Research Seminar "Programming Tools of BI"

2023/2024

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 «Инструментальные средства BI» нацелена на изучение современных технологий и тенденций аналитики данных, принципов анализа данных, особенностей бизнес-данных. В рамках изучения дисциплины обзорно рассматриваются инструменты Business Intelligence: традиционного BI, настольных пакетов и библиотек, аналитических платформ. Изучаются методы анализа данных в ML-платформе и практические аспекты ее использования для бизнес-анализа.

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

• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.3 * Практическая работа + 0.4 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен

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

• Технологии анализа данных : Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие, Барсегян А.А., 2008