Технологии анализа данных в сети интернет

Бакалавриат 2021/2022

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус: Курс по выбору (Программная инженерия)

Направление: 09.03.04. Программная инженерия

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет менеджмента (Пермь)

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Онлайн-часы: 36

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ланин Вячеслав Владимирович, Фролова Наталья Владимировна

Язык: русский

Кредиты: 7

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Учебный курс "Технологии анализа данных в сети Интернет" ориентирован на изучение методов и технологий, используемых при сборе и анализе данных в сети Интернет, а также на получение практических навыков разработки программных решений для автоматизации данных задач. В рамках курса изучаются подходы к извлечению данных из неструктурированных источников (корпуса текстов, web-страницы, социальные сети), вопросы обработки мультимедийной информации и естественного языка, тенденции развития Web-технологий.

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)
Защита проекта
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.
Лабораторная работа №5
Прохождение online-курсов

Промежуточная аттестация

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

Список литературы

Авторы

Ланин Вячеслав Владимирович

Программа дисциплины