Магистратура
2023/2024
Проектно-исследовательский семинар "Управление проектами по методологии CRISP-DM"
Статус:
Курс обязательный
Направление:
42.04.01. Реклама и связи с общественностью
Кто читает:
Школа коммуникаций
Где читается:
Факультет креативных индустрий
Когда читается:
2-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Коточигов Константин Львович,
Семенова Анастасия Михайловна,
Хапаева Наталья Михайловна
Прогр. обучения:
Коммуникации, основанные на данных
Язык:
русский
Кредиты:
9
Контактные часы:
74
Программа дисциплины
Аннотация
Курс направлен на поэтапное освоение студентами стадий управления проектами в области интеллектуального анализа данных по межотраслевой методологии CRISP-DM, а также обучение новым методам аналитики и визуализации данных. Одной из задач проектно-исследовательского семинара является экспертная поддержка подготовки магистерского проекта (ВКР).
Цель освоения дисциплины
- Целью дисциплины «Проектно-исследовательский семинар «Управление проектами по методологии CRISP-DM» является освоение студентами стадий управления проектами в области интеллектуального анализа данных по межотраслевой методологии CRISP-DM и развитие компетенций в области анализа и визуализации данных в коммуникациях.
Планируемые результаты обучения
- Визуализирует данные и создаёт интерактивные дэшборды с использованием библиотек Python.
- Оценивает результаты моделирования с точки зрения качества анализа данных и бизнес-показателей.
- Понимает бизнес-задачи коммуникационной индустрии. Отличает бизнес-задачи от задач анализа данных. Умеет анализировать рынок и формулировать вопросы на выявление потребностей заказчика.
- Умеет извлекать (парсить) данные с веб-ресурсов, используя пакеты для Python. Владеет базовыми навыками работы с SQL. Умеет проверять качество данных.
- Умеет осуществлять разведывательный анализ данных, объединять и переформатировать данные.
- Умеет представлять результаты проекта по анализу данных в форме отчёта или презентации.
- Умеет строить и выбирать оптимальную модель анализа данных для решения бизнес-задачи.
Содержание учебной дисциплины
- CRISP-DM: понимание бизнес-задач.
- CRISP-DM: сбор и начальное изучение данных.
- CRISP-DM: предварительная обработка данных.
- CRISP-DM: моделирование.
- CRISP-DM: оценка.
- CRISP-DM: внедрение.
- Визуализация данных
Элементы контроля
- Практическое задание по визуализации данных
- SQL-запросы для решения коммуникационной задачи
- Решение кейсов по взаимодействию с заказчиками
- Практическая работа по объединению и предобработке данных.
- Презентация и обсуждение модели, используемой в ВКР.
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 3 модуль0.2 * SQL-запросы для решения коммуникационной задачи + 0.2 * Практическая работа по объединению и предобработке данных. + 0.2 * Практическое задание по визуализации данных + 0.2 * Презентация и обсуждение модели, используемой в ВКР. + 0.2 * Решение кейсов по взаимодействию с заказчиками
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- 9781787129238 - Cirillo, Andrea - R Data Mining : Implement data mining techniques through practical use cases and real world datasets - 2017 - Packt Publishing Ltd - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1643003 - nlebk - 1643003
- Döbler, M., & Grössmann, T. (2019). Data Visualization with Python : Create an Impact with Meaningful Data Insights Using Interactive and Engaging Visuals. Packt Publishing.
- Overgoor, G., Chica, M., Rand, W., & Weishampel, A. (2019). Letting the Computers Take Over: Using AI to Solve Marketing Problems. California Management Review, 61(4), 156–185. https://doi.org/10.1177/0008125619859318
Рекомендуемая дополнительная литература
- 9781498751414 - Foster, Ian; Ghani, Rayid; Jarmin, Ron S.; Kreuter, Frauke; Lane, Julia I. - Big Data and Social Science : A Practical Guide to Methods and Tools - 2017 - CRC Press - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1353316 - nlebk - 1353316
- Martin Oberhofer, Eberhard Hechler, Ivan Milman, Scott Schumacher, & Dan Wolfson. (2014). Beyond Big Data : Using Social MDM to Drive Deep Customer Insight. [N.p.]: IBM Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1600785
- Построение запросов и программирование на SQL : учеб. пособие для вузов, Маркин, А. В., 2008