Data Analysis Technologies in Internet

2021/2022

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Department of Information Technologies in Business (Faculty of Computer Science, Economics, and Social Sciences)

Course type:

Elective course

When:

4 year, 1, 2 module

Instructors

Lanin, Viacheslav

Фролова Наталья Владимировна

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Технологии анализа данных в Internet», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Бизнес информатика».

Цель освоения дисциплины

• Развитие у студентов компетенций проектирования и конструирования программного обеспечения с использованием современных языков, технологий и инструментальных средств разработки программного обеспечения

Планируемые результаты обучения

• Студент знает и способен использовать т векторная модель слов для обработки естественного языка
• Студент знает и способен использовать технологии Semantic Web
• Студент знает и способен использовать технологии обработки естественного языка
• Студент имеет представление об основных тенденциях развития интернет-технологий
• Студент способен из извлекать информацию из веб-сайтов
• Студент способен из извлекать информацию из социальных сетей
• Студент способен из извлекать информацию с использованием Web API
• Студент способен использовать информационно-поисковые тезаурусы и онтологии при обработке информации
• Студент способен использовать технологии семантической аннотации при обработке текста
• Студент способен использовать форматы XML и JSON для хранения и обработки данных
• Студент способен применять технологию регулярных выражений для обработки текстов

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Регулярные выражения
• Тема 2. Обработка данных в формате XML и JSON.
• Тема 3. Скрапинг веб-сайтов
• Тема 4. Работа с Web API
• Тема 5. Извлечение данных из социальных сетей
• Тема 6. Информационно-поисковые тезаурусы и онтологии
• Тема 7. Семантическая аннотация
• Тема 8. Основные понятия обработки ЕЯ
• Тема 9. Библиотеки обработки ЕЯ
• Тема 10. Векторная модель слов
• Тема 11. Основные тенденции развития интернет-технологий
• Тема 12. Технологии Semantic Web

Элементы контроля

• Лабораторная работа 1
• Лабораторная работа 2
• Лабораторная работа 3
• Лабораторная работа 4 (самостоятельная работа)
• Экзамен
  Экзамен проводится в форме выполнения группового проекта. Проектная группа реализует и представляет на публичную защиту программный продукт, реализующий сбор, обработку или анализ данных. Тематика проекта выбирается группой самостоятельно и согласуется с преподавателем.
• Прохождение online-курсов
• Лабораторная работа №5

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  0.12 * Лабораторная работа 4 (самостоятельная работа) + 0.12 * Лабораторная работа 2 + 0.12 * Лабораторная работа 3 + 0.1 * Прохождение online-курсов + 0.3 * Экзамен + 0.12 * Лабораторная работа №5 + 0.12 * Лабораторная работа 1

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Федоров Д. Ю. - ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА ЯЗЫКЕ ВЫСОКОГО УРОВНЯ PYTHON 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для прикладного бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 161с. - ISBN: 978-5-534-10971-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/programmirovanie-na-yazyke-vysokogo-urovnya-python-437489

Рекомендуемая дополнительная литература

• Сысолетин Е. Г., Ростунцев С. Д. ; под науч. ред. Доросинского Л.Г. - РАЗРАБОТКА ИНТЕРНЕТ-ПРИЛОЖЕНИЙ. Учебное пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 90с. - ISBN: 978-5-9916-9975-4 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/razrabotka-internet-prilozheniy-438148