• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

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

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

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

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

Содержание учебной дисциплины

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Практическая работа
  • неблокирующий Самостоятельная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

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

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