Data Warehouses and BI

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

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

Course type:

Elective course

When:

3 year, 3, 4 module

Instructor

Suvorov, Alexander

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина нацелена на изучение принципов хранилищ данных (Data Warehouse) и оперативного анализа (OLAP) для аналитической поддержки процессов принятия решений. В рамках изучения дисциплины рассматриваются вопросы построения аналитических систем на основе хранилищ данных, доставка данных в хранилище, технологии Business Intelligence: инструменты для сбора, анализа, обработки данных и визуализации результатов.

Цель освоения дисциплины

• подготовка студентов к профессиональной деятельности, связанной c изучением изучением теоретических основ бизнес анализа данных, средств построения аналитических систем, выбором систем аналитической обработки данных

Планируемые результаты обучения

• владеет технологиями сбора, хранения и обработки информации
• знает основные понятия и задачи систем бизнес-аналитики (Business Intelligence)
• отличает особенности технологий анализа больших данных
• различает технологии оперативной аналитической обработки данных (OLAP) и интеллектуального анализа данных (Data Mining)
• умеет извлекать из различных источников данные, необходимые для решения задач бизнес-анализа
• принимает решения на основе анализа данных
• создает наглядные визуализации
• определяет, какие BI-решения подходят под конкретные задачи

Содержание учебной дисциплины

• Введение в аналитику данных
• Основы работы на аналитической платформе BI
• Визуализация в BI

Элементы контроля

• Практическая работа
• Самостоятельная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 4 модуль
  0.4 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен + 0.3 * Практическая работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в анализ данных : Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, Миркин Б.Г., НИУ ВШЭ, 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

• Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP. 2 изд., Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2008 г. , 384 с. ISBN 5-94157-991-8
• Интеллектуальный анализ данных и систем управления бизнес-правилами в телекоммуникациях: Монография / Р.Р. Вейнберг. - Москва : НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 173 с.: 60x90 1/16. - (Научная мысль) (Обложка) ISBN 978-5-16-011350-0 - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/520998
• Распределенные базы и хранилища данных : учебное пособие / А. М. Марасанов, Н. П. Аносова, О. О. Бородин, Е. С. Гаврилов. — 2-е изд. — Москва : ИНТУИТ, 2016. — 254 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/100445 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
• Технологии анализа данных : Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие, Барсегян А.А., 2008