Бакалавриат
2022/2023![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Хранилища данных и BI
Статус:
Курс по выбору (Программная инженерия)
Направление:
09.03.04. Программная инженерия
Где читается:
Факультет менеджмента (Пермь)
Когда читается:
3-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Суворов Александр Олегович
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
56
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
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 4 модуль0.4 * 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