Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Российский экономический университет им. »
Факультет информатики
Кафедра Когнитивной экономики
АННОТАЦИЯ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Инструментальные средства статистического и интеллектуального анализа данных
Направление подготовки 230700 – «Прикладная информатика»
Программа Информационная бизнес аналитика
Квалификация (степень) выпускника – Магистр
Москва – 2010
Цель дисциплины
Целью учебной дисциплины «Инструментальные средства статистического и интеллектуального анализа данных» является получение студентами целостного представления о методах и технологиях интеллектуального анализа при поддержке бизнес-решений в процессе управления компанией.
Учебные задачи дисциплины
Основной задачей дисциплины «Инструментальные средства статистического и интеллектуального анализа данных» является изучение основных методов анализа бизнес-информации, технологий и инструментальных средств интеллектуального анализа данных.
Для реализации данной цели при изучении дисциплины решаются следующие задачи:
· Изучение основных методов и подходов к аналитической поддержке управленческих решений.
· Изучение принципов построения хранилищ данных и технологии консолидации данных.
· Изучение технологий и систем многомерного анализа данных.
· Знакомство с методологией обнаружения знаний в базах данных.
· Изучение основных задач интеллектуального анализа данных и их приложений к анализу бизнес-информации.
· Изучение методов и моделей интеллектуального анализа данных.
· Изучение современных инструментальные средства интеллектуального анализа данных.
Место дисциплины в структуре ООП ВПО (основной образовательной программы высшего профессионального образования)
Дисциплина «Инструментальные средства статистического и интеллектуального анализа данных» относится к профильной вариативной части дисциплин ВУЗа профессионального цикла дисциплин М.2 ООП.
Дисциплина основывается на знании следующих дисциплин: «Математическое моделирование», «Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений», «Теория систем и системный анализ», «Когнитивная экономика».
Для успешного освоения дисциплины «Инструментальные средства статистического и интеллектуального анализа данных» студент должен:
1. Знать проблемы и тенденции в области информационного бизнес-анализа.
2. Понимать роль и задачи интеллектуальных технологий при принятии управленческих решений в экономике и бизнесе.
3. Знать принципы построения систем интеллектуального анализа данных.
4. Знать основные архитектуры хранилищ данных.
5. Знать основы методов, методологий и алгоритмов интеллектуального бизнес-анализа.
6. Знать возможности современных программных средств интеллектуального бизнес-анализа.
7. Уметь решать задачи бизнес-анализа средствами статистических пакетов и систем Data Mining.
8. Уметь выбирать и применять техническое и программное обеспечение для решения задач интеллектуального бизнес-анализа.
9. Уметь формулировать задачи информационного бизнес-анализа экономического объекта, осуществлять выбор методов анализа, подбора экспериментальных данных и интерпретации полученных результатов;
10. Проводить бизнес-анализ в производственной, банковской и торговой сферах средствами современных систем аналитических систем.
Изучение дисциплины необходимо для дальнейшего изучения таких дисциплин, как: «Когнитивная бизнес-аналитика», «Методологии и технологии управления знаниями в организации», «Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта в экономике», «Управление инновациями в экономике знаний».
Требования к результатам освоения содержания дисциплины
В результате освоения дисциплины должны быть сформированы следующие компетенции:
ПК-4 – способен к профессиональной эксплуатации современного электронного оборудования в соответствии с целями магистерской программы.
ПК-6 – способен формализовать задачи прикладной области, при решении которых возникает необходимость использования количественных и качественных оценок.
ПК-7 – способен ставить и решать прикладные задачи в условиях неопределенности и определять методы и средства их эффективного решения.
ПК-12 – способен анализировать данные и оценивать требуемые знания для решения нестандартных задач с использованием математических методов и методов компьютерного моделирования.
ПК-19 – способен формировать стратегию информатизации прикладных процессов и создания прикладных ИС в соответствии со стратегией развития предприятий.
В результате освоения компетенций студент должен:
1. Знать:
1.1. Методологию и задачи бизнес-анализа (ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
1.2. Принципы построения информационно-аналитических систем (ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
1.3. Технологию и принципы построения хранилищ данных (ПК-4, ПК-7, ПК-12);
1.4. Технологии многомерного анализа и интеллектуального анализа данных (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
2. Уметь:
2.1. Ставить задачи интеллектуального бизнес-анализа экономического объекта (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
2.2. Осуществлять выбор методов анализа экономической и бизнес-информации (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
2.3. Проводить содержательную оценку результатов анализа (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
2.4. Использовать методы многомерного статистического анализа и интеллектуального анализа при решении экономических задач ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
2.5. Выполнять бизнес-анализ в сфере экономики и бизнеса средствами современных информационно-аналитических систем (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19).
3. Владеть:
3.1. Навыками системного анализа (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
3.2. Технологиями построения хранилищ данных и многомерного анализа данных (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
3.3. Методологией обнаружения знаний в базах данных (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
3.4. Методами прикладного многомерного статистического анализа данных и углубленного интеллектуального анализа (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
3.5. Технологией анализа бизнес-информации средствами статистических пакетов (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19);
3.6. Методами и технологией анализа корпоративной информации с помощью функциональности аналитических платформ (ПК-4, ПК-6, ПК-7, ПК-12, ПК-19).
Форма контроля – зачет.
В дисциплине рассматриваются основные методы и средства информационного анализа бизнеса при поддержке решений в процессе управления компанией, изучаются интеллектуальные технологии, методы и модели анализа данных и информации с целью структуризации и синтеза бизнес-знаний и управленческих решений.
Часов по данной дисциплине: 108 :всего, из них 54 аудиторных
Разработчики: к. ф.-м. н., доц.
