Разработка аналитических решений с использованием Low-code платформ

Бакалавриат 2022/2023

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 3-й курс, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Заходякин Глеб Викторович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 30

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Принцип “self service”-аналитики завоевал популярность в бизнесе, став ответом на нехватку ресурсов ИТ-департаментов и необходимость непрерывно адаптировать процессы и инструменты анализа данных к изменяющимся внешним условиям и текущим задачам бизнеса и привел к широкому распространению таких аналитических платформ, как Tableau, Power BI, Qlik Sense. Однако задачи анализа данных в бизнесе не сводятся только к визуализации данных и разработке дашбордов. Значительная часть задач предполагает необходимость извлечения и интеграции данных из множества разнородных источников, применения к этим данным операций вычисления столбцов, группировки, фильтрации, различных алгоритмов профилирования и очистки данных, а затем – загрузку результатов расчетов во внешние системы и базы данных. Традиционно такие задачи решаются средствами SQL и Python, однако эти инструменты, как правило, требуют привлечения разработчиков или аналитиков данных, и сложны в поддержке и дальнейшем развитии. Low-code платформы для анализа данных позволяют решить значительную часть необходимых бизнес-пользователям задач, а аналитические решения могут создаваться или дорабатываться самими пользователями. Слушатели дисциплины сформируют представление об областях применения low-code платформ для обработки данных и научатся создавать аналитические решения для бизнеса с использованием аналитической платформы Loginom. Полученные на курсе знания будут полезны слушателям, которые в профессиональной деятельности непосредственно занимаются анализом данных, позволив им ускорить получение нужных бизнесу результатов. Также эти знания будут полезны системным архитекторам, менеджерам по ИТ и цифровизации, так как курс сформирует представление о том, какие задачи анализа данных могут быть делегированы бизнес-пользователям с целью ускорения разработки и высвобождения ресурсов ИТ-департамента. Пререквизиты: Дисциплины «Базы данных» (необходимо понимать реляционную модель данных и логику работы SQL-запросов на выборку данных) и «Теория вероятностей и математическая статистика» (понятия случайной величины, вероятности, распределения, описательных статистик, способов визуализации распределений и зависимостей между двумя случайными величинами).

Цель освоения дисциплины

Получение навыков разработки аналитических решений для бизнеса с использованием low-code платформы Loginom

Планируемые результаты обучения

Слушатель может своими словами сформулировать преимущества Low-code подхода в аналитике данных и назвать области применения этого подхода
Слушатель может привести примеры low-code аналитических платформ
Слушатель способен создавать сценарии для обработки данных с использованием аналитической платформы Loginom
Слушатель способен создавать визуализации и отчеты с представлением результатов анализа для бизнес-пользователей
Слушатель способен оценивать качество данных с помощью количественных и качественных критериев
Слушатель способен выбрать стратегию очистки данных в зависимости от задачи
Слушатель может извлекать информацию из частично структурированных данных с помощью регулярных выражений
Слушатель способен создавать и использовать библиотеки компонентов на платформе Loginom
Слушатель может загружать данные и создавать визуализации на платформе Yandex Datalens

Содержание учебной дисциплины

1. Low-code подход в аналитике данных
2. Разработка сценариев для анализа данных на платформе Loginom
3. Лучшие практики разработки решений на платформе Loginom
4. Оценка качества и очистка данных
5. Интеграция с системами визуализации данных

Элементы контроля

Активность
Баллами за активность поощряются следующие действия студентов на занятиях: - решение задач - участие в обсуждении докладов (не более 1 балла за занятие) - другие полезные действия студента в рамках освоения учебной дисциплины (по усмотрению преподавателя) Оценка за активность вычисляется по формуле: набранное кол-во баллов за активность / кол-во занятий в расписании курса * 10 (но не более 10).
Доклад
В докладе студенты представляют результаты анализа бизнес-кейса применения low-code подхода для разработки аналитического решения в различных сферах бизнеса Темы и ресурсы предлагаются преподавателем на каждое занятие курса. Если команда, записавшаяся на доклад, не может выступить в указанную дату, то возможности выступить в другой день может не быть.
Домашние задания
Домашние задания предназначены для развития и закрепления навыков разработки аналитических решений на платформе Loginom. Оценка рассчитывается как среднее между оценками за все выданные задания. Если задание не сдано, то оценка за него принимается равной 0.
Тест
Тест предназначен для оценки степени освоения студентом материалов дисциплины
Проект
В проекте студенты могут продемонстрировать освоенные в ходе дисциплины знания и навыки по разработке аналитических решений. В рамках проекта необходимо разработать аналитическое решение для самостоятельно выбранной бизнес-задачи с использованием аналитической платформы Loginom.

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.15 * Активность + 0.25 * Домашние задания + 0.2 * Доклад + 0.1 * Тест + 0.3 * Проект

Список литературы

Авторы

Заходякин Глеб Викторович

Программа дисциплины