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

Databases and Analytical Systems

2018/2019
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
4
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
1 year, 4 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Целями освоения дисциплины «Базы данных и аналитические системы» является формирование навыков работы с анализом данных как процессом. Изучение основных структур и форм хранения данных. Курс содержит следующие разделы: Введение в аналитику данных; Инфраструктура анализа данных; Организация аналитики в компании.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • формирование навыков работы с анализом данных как процессом
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • демонстрирует знание бизнес-проблем и науки о данных
  • демонстрирует знание инфраструктуры анализа данных
  • знает функциональные классы аналитических систем
  • демонстрирует знание проектной и процессной организации аналитики
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в аналитику данных
    Аналитическое мышление. Бизнес-проблемы и наука о данных. Введение в предиктивное моделирование. Дата-продукты.
  • Инфраструктура анализа данных
    Базы данных и хранилища данных. Функциональные классы аналитических систем. Системы оптимизации. Экспертные системы. Системы машинного обучения. Операционная бизнес-аналитика. Аналитическая отчетность. ERP-системы. Облачные решения анализ данных.
  • Организация аналитики в компании.
    Проектная и процессная организация аналитики. Business Intelligence. Business Analytics. Enterprise Decision Management. Data Science и Big Data.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Доклад на семинаре
  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (4 модуль)
    0.24 * Доклад на семинаре + 0.56 * Домашнее задание + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Edward Curry, José María Cavanillas, & Wolfgang Wahlster. (2016). New Horizons for a Data-Driven Economy: A Roadmap for Usage and Exploitation of Big Data in Europe. Web server without geographic relation, Web server without geographic relation (org): Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.7D6637F0

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
  • James Taylor. (2011). Decision Management Systems : A Practical Guide to Using Business Rules and Predictive Analytics. [N.p.]: IBM Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1597850