Исходный уровень компетенций, которыми должен обладать студент (стр. 2 )

Оценка работы студента в рейтинговых баллах по дисциплине

«Интеллектуальный анализ данных».

№ п/п	Вид контроля успеваемости	Максимальное количество баллов
Раздел I Текущий семестровый контроль (60 баллов)
Контрольная работа (3)	60
Раздел II Дополнительные баллы (15 баллов)
Контроль за посещением теоретических занятий в течение семестра	1-10
Реферативное сообщение (2)	1-25
Экзамен  (40 баллов)

IV. Учебно-методическое обеспечение

Базовые учебники

1. Паклин, , -аналитика : от данных к знаниям /, – СПб.: Питер, 2010. – 624 с. (3 экз НБ ВолГУ)

2. Кулаичев, и средства комплексного анализа данных /. – М.: Инфра-М, 2010. – 512 с. (20 экз НБ ВолГУ)

3. Петрова, анализ данных: статистические методы [Электронный ресурс]/, , – Волгоград: Консалт, 2013. – 240 с.

Дополнительная литература

, , Холод и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004 , . , Холод анализа данных : Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP - СПб.: БХВ-Петербург, 2008 ведение в OLAP-технологии Microsoft – М.:Диалог-МИФИ, 2002 Каплан, , обработка и анализ экономических данных /, – Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. – 330 с. Макленнен Дж., Microsoft SQL Server 2008: Data Mining - интеллектуальный анализ данных – М.: BHV, 2009 Data Mining. Учебное пособие – М.: Изд-во «Интернет-университет информационных технологий – ИНТУИТ. ру, 2006

Библиотечные фонды ВолГУ

-электронная библиотечная система .

Одновременный доступ к Электронно-библиотечной системе на платформе ЭБС : 3600 (три тысячи шестьсот) пользователей.

-электронная библиотечная система Айбукс. ру/ibooks. ru.

Одновременный доступ к Электронно-библиотечной системе Айбукс. ру/ibooks. ru: пароли и логины предоставляются для всех студентов ВолГУ с любого компьютера, подключенного к сети Интернет.

-электронный научный информационный ресурс зарубежного издательства Springer.

На платформе: http://link. . Одновременный доступ к Электронно-библиотечной системе Springer с любого компьютера, подключенного к локальной сети ВолГУ. Количество ключей не ограничено.

Научно-электронная библиотека eLIBRARY. RU

Интегрированный научно-информационный ресурс по адресам: elibrary. ru и scienceindex. ru. Одновременный доступ к Электронно-библиотечной системе eLIBRARY. RU с любого компьютера, подключенного к сети Интернет. Количество ключей не ограничено.

Электронное издание базы даных

Количество ключей – 10000.

V. Контрольные вопросы.

СППР: задачи, архитектура, источник данных. Хранилища данных: концепция, свойства, классификация. Создание хранилищ данных Многомерная модель данных. Правила Кодда. Определение OLAP-систем. Архитектура OLAP. Тест FASMI MOLAP-серверы. ROLAP-серверы. HOLAP-серверы. Сравнение статистик, машинного обучения и Data Mining. Классификация задач Data Mining. Сферы применения Data Mining. Процесс Data Mining Задачи интеллектуального анализа данных. Классификация и кластеризация Задачи интеллектуального анализа данных. Прогнозирование и визуализация Методы прогнозирования и классификации: деревья решений Методы прогнозирования и классификации: метод опорных векторов Методы прогнозирования и классификации: метод «ближайшего соседа» Методы прогнозирования и классификации: нейронные сети. Методы кластерного анализа. Стандарт CWM: назначение, структура и состав. Стандарт CRISP: структура, фазы и задачи. Стандарт PMML. Стандарт OLE DB для Data Mining. Поставщики Data Mining. Классификация инструментов. Программное обеспечение Data Mining для поиска ассоциативных правил. Программное обеспечение для решения задач кластеризации и сегментации. Программное обеспечение для решения задач классификации. Программное обеспечение Data Mining для решения задач оценивания и прогнозирования.

Электронные ресурсы:

Аналитический сайт бизнес-планирования / - Доступно из URL: http://www. finanalis. ru «Планета КИС». Информационно-аналитический сайт специалистов области ИТ / - Доступно из URL: http://www. Информационный сайт Дальневосточных информационных ресурсов «Форпост»/ - Доступно из URL: http://www. farpost. ru Бизнес портал инвестиций и бизнес-планования/ - Доступно из URL: http://www. bportal. ru Информационный бюллетень / - Доступно из URL: http://www. jetinfo. ru Информационно аналитический сайт области информационных технологий CNews / - Доступно из URL: http://www. cnews. ru Информационно аналитический сайт области информационных технологий «Citforum»/ - Доступно из URL: http://www. citforum. ru изнес моделирование для внедрения ИСУ предприятия.[Электронный ресурс] / Б. Слиньков - Доступно из URL: http://www. cfin. ru ользователи Интернета в России [Электронный ресурс] / Р. Боровко // Обзор CNews Analitics - Доступно из URL: http://www. cnews. ru Эксплуатация ИС как элемент стратегии развития бизнеса [Электронный ресурс] / «Планета КИС» / - Доступно из URL: http://www. HP Software Universe об управлении ИТ-инфраструктурой [Электронный ресурс] / С. Антончук // Электронная версия журнала ComputerWorld. - 2003. - 4 (397) 29. - Доступно из URL: http:// Пример бизнес-плана.[Электронный ресурс]  / Российское Агентство  поддержки  малого и среднего бизнеса. Доступно из URL: http://www. siora. ru Т-менеджеры и ИТ-специалисты - единство противоположностей [Электронный ресурс] / В. Пономарев // «Планета КИС» - Доступно из URL: http://www. Настоящий вычислительный центр [Электронный ресурс] // Публикации «Jetinfo» - Доступно из URL: http://www. jetinfo. ru

Учебно-методический комплекс по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных»

Учебно-методический комплекс по дисциплине «Теория экономических информационных систем» находится в ПТК «УМКа» на сайте Волгоградского государсвенного университета. Режим доступа – http://umka. volsu. ru/newumka2

Приложение 1

Использование в учебном процессе активных и интерактивных форм проведения занятий

Предусмотрено учебным планом	из них интерактивные методы	Итого интерактивные методы, час	% интерактивных методов
Диску-ссия	Опрос студен-тов	Разбор проблемной ситуации	Работа в малой группе	Компьютерная сумуля-ция
Модуль 1
1. Анализ данных в системах поддержки принятия решений.	6	2	2	33,3
2. Хранилище данных	6	2	2	33,3
3. OLAP-системы	8	2	2	4	50
всего	20	2	2	2	2	8	40
Модуль 2
4. Интел-лектуальный анализ данных (Data Mining)	8	2	2	2	6	75
5. Задачи и методы интел-лектуального анализа данных	10	2	2	4	40
всего	18	2	2	2	4	10	55,5
Модуль 3
6. Стандарты Data Mining	6	2	2	4	66,6
7. Инструменты Data Mining	7	2	2	28,5
всего	13	2	4	6	85,7
Итого	51	4	2	4	4	10	24	47

Приложение 2

Фонд оценочных средств

1. Цели и задачи дисциплины «Интеллектуальный анализ данных»

Цель преподавания дисциплины

цель курса – сформировать у студентов системное представление о технологиях интеллектуального анализа данных (Data Mining), их применении и инструментах.

Задачи изучения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, типы закономерностей и сферы применения Data Mining. Уметь квалифицировать задачи Data Mining, применять методы интеллектуального анализа данных. Иметь представление о тенденциях технологий интеллектуального анализа данных, стандартах и инструментах.

Средства обеспечения освоения дисциплины

При изучении дисциплины рекомендуется использовать следующие средства:

− рекомендуемую основную и дополнительную литературу;

− методические указания и пособия;

− контрольные задания для закрепления теоретического материала;

− электронные версии учебников и методических указаний для выполнения практических работ и СРС.