Магистратура
2024/2025
Проектно-исследовательский семинар "Управление проектами по методологии CRISP-DM"
Статус:
Курс обязательный (Цифровые коммуникации и продуктовая аналитика)
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
Прогр. обучения:
Коммуникации, основанные на данных
Язык:
русский
Кредиты:
9
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
- Оценивает результаты моделирования с точки зрения качества анализа данных и бизнес-показателей.
- Извлекает (парсит) данные с веб-ресурсов, используя пакеты для Python.
- Использует продвинутые методы SQL для построения аналитики.
- Осуществляет разведывательный анализ данных, объединяет и переформатирует данные.
- Корректно интерпретирует бизнес-задачи коммуникационной индустрии.
- Отличает бизнес-задачи от задач анализа данных.
- Анализирует рынок и формулирует вопросы на выявление потребностей заказчика.
- Строит и выбирает оптимальную модель анализа данных для решения бизнес-задачи.
- Представляет результаты проекта по анализу данных в форме отчёта или презентации.
- Визуализирует данные и создаёт интерактивные дэшборды с использованием библиотек Python / BI-инструментов
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 и BI-инструменты
Элементы контроля
- Презентация и обсуждение модели, используемой в ВКР.
- Практическое задание по визуализации данных
- Решение кейсов по взаимодействию с заказчиками
- Практическая работа по объединению и предобработке данных.
- Анализ данных с использованием продвинутых методов SQL
- Скрейпинг данных с веб-сайта
Промежуточная аттестация
- 2024/2025 3rd module0.15 * Анализ данных с использованием продвинутых методов SQL + 0.15 * Практическая работа по объединению и предобработке данных. + 0.15 * Практическое задание по визуализации данных + 0.25 * Презентация и обсуждение модели, используемой в ВКР. + 0.15 * Решение кейсов по взаимодействию с заказчиками + 0.15 * Скрейпинг данных с веб-сайта
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Python для data science. - 978-5-4461-2392-6 - Васильев Юлий - 2023 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/390133 - 390133 - iBOOKS
- SQL. Сборник рецептов. — 2-е изд.: Пер. с англ. - 978-5-9775-6759-6 - Молинаро Э., Грааф Р. - 2022 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/380028 - 380028 - iBOOKS
- Гинько, А. Ю. Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство: от новичка до эксперта : руководство / А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 356 с. — ISBN 978-5-93700-171-9. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/314909 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Груздев, А. В. Предварительная подготовка данных в Python / А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2023 — Том 1 : Инструменты и валидация — 2023. — 816 с. — ISBN 978-5-93700-156-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/314945 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Груздев, А. В. Предварительная подготовка данных в Python / А. В. Груздев. — Москва : ДМК Пресс, 2023 — Том 2 : План, примеры и метрики качества — 2023. — 814 с. — ISBN 978-5-93700-177-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/314948 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Кондрашов, Ю. Н., Язык SQL. Сборник ситуационных задач по дисциплине «Базы данных» : учебно-практическое пособие / Ю. Н. Кондрашов. — Москва : Русайнс, 2023. — 125 с. — ISBN 978-5-466-02005-2. — URL: https://book.ru/book/947081 (дата обращения: 27.08.2024). — Текст : электронный.
- Лысенкова, С. Н. «Распределенные базы данных». Основы языка SQL : учебное пособие / С. Н. Лысенкова. — Брянск : Брянский ГАУ, 2022. — 36 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/305006 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Маккинни, У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter : справочник / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 3-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 536 с. — ISBN 978-5-93700-174-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/348086 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Маркин, А. В. Программирование на SQL : учебное пособие для среднего профессионального образования / А. В. Маркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 435 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-534-11093-7. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/518166 (дата обращения: 27.08.2024).
- Маркин, А. В. Программирование на SQL в 2 ч. Часть 1 : учебник и практикум для вузов / А. В. Маркин. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 429 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15817-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/509818 (дата обращения: 28.08.2023).
- Маркин, А. В. Программирование на SQL в 2 ч. Часть 2 : учебник и практикум для вузов / А. В. Маркин. — 3-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2023. — 385 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-15818-2. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/509819 (дата обращения: 28.08.2023).
- Титов, А. Н. Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева. — Казань : КНИТУ, 2022. — 92 с. — ISBN 978-5-7882-3176-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/331025 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
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
- Куслейка, Д. Визуализация данных при помощи дашбордов и отчетов в Excel / Д. Куслейка , перевод с английского А. Ю. Гинько. — Москва : ДМК Пресс, 2022. — 338 с. — ISBN 978-5-97060-966-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/241169 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
- Полковникова, Н. А. Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах : практическое пособие / Н. А. Полковникова. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 172 с. - ISBN 978-5-9729-1485-2. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2092453