Бакалавриат
2023/2024![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)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Научно-исследовательский семинар "Аналитические хранилища данных. Корпоративная архитектура и процессы моделирования"
Статус:
Курс по выбору (Программная инженерия)
Направление:
09.03.04. Программная инженерия
Кто читает:
Департамент программной инженерии
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
4-й курс, 1-3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Преподаватели:
Назаров Ярослав Владимирович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
48
Программа дисциплины
Аннотация
Данный курс представляет собой всесторонний обзор процесса создания аналитического хранилища данных (АХД). Студентам предстоит принять на себя роль корпоративного архитектора в рамках проекта по созданию аналитической эко-системы крупной компании. Обзор включает в себя полный цикл создания решения, в том числе задачи, связанные со сбором требований, написания технического задания, проектирования и приёмки результата. НИС также содержит разбор часто встречающихся проблем и ситуаций, возникающих при реализации проекта по созданию АХД и вопросах «Data Governance». К концу курса студенты будут иметь практическое представление о процессах компаний, занимающихся глубокой аналитикой данных, Big Data аналитикой и внедрением решений искусственного интеллекта.
Цель освоения дисциплины
- Будет получен практический опыт развития аналитического хранилища данных и организации процессов эксплуатации аналитических систем. Разработан и описан проект комплексного решения для выбранной компании.
Планируемые результаты обучения
- Общее понимание бизнес-процессов принятия решения на основе данных
- Умение самостоятельно оформить главу требований в ТЗ на создание АХД
- Умение проводить аудит или интервью заказчиков АХД
- Умение самостоятельно разработать паттерны хранения данных по слоям хранилища
- Понимание принципов формирования логической модели данных
- Описание процессов создание АХД
- Умение самостоятельно разработать маппинг трансформации данных
- Умение самостоятельно разработать методику и сценарии приёмки результата
- Знание задач и процессов управления данными
Содержание учебной дисциплины
- Общая вводная про АХД
- Подготовка требований к ИС (БФТ + Нефункциональные требования)
- Описание USE-case и User-story
- Подготовка концептуальной архитектуры АХД (паттерн хранилища, слои данных, интеграционный ландшафт)
- Моделирование корпоративной логической модели данных
- Описание процесса системной аналитики, разработки, выкатки релизов
- Разработка маппинга трансформации данных (S2T)
- Написание методологии, методики и сценариев приёмки результата
- Организация процессов Data Governance и эксплуатации аналитической системы
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Corporate information factory, Inmon, W. H., 1998
- Революция в аналитике : как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики, Фрэнкс, Б., 2016
- Революция в аналитике : как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики, Фрэнкс, Б., 2022
Рекомендуемая дополнительная литература
- Основы Data Science и Big data : Python и наука о данных, Силен, Д., 2017