Модели и методы интеллектуального анализа данных

Информация об авторах

Моисеенко Наталья Анатольевна – к.п.н., доцент кафедры «Информационные технологии»;

Соавтор: Юнусова Мадина Рамзановна – ассистент кафедры «Информационные технологии»

Цели и задачи  дисциплины

Целью освоения дисциплины является формирование представления о типах задач, возникающих в области интеллектуального анализа данных (Data Mining) и методах их решения, которые помогут обучающимся выявлять, формализовать и успешно решать практические задачи анализа данных, возникающие в процессе их профессиональной деятельности

Задачи дисциплины:

-изучение методов и моделей Data Mining; получение представления об алгоритмах построения деревьев решений; изучение алгоритмов классификации и регрессии; изучение алгоритмов поиска ассоциативных правил; изучение методов кластеризации.

Длительность изучения дисциплины: 14 недель

Трудоемкость дисциплины: 6 зачетных единиц

В результате освоения дисциплины студент должен:

знать:

- современные информационно- коммуникационные и интеллектуальные технологии, инструментальные среды, программно-технические платформы для решения профессиональных задач; методологию планирования научных и прикладных исследований в области информационных технологий; организационное и технологическое обеспечение проектирования и дизайна ИС.

уметь:

- обосновывать выбор современных информационно-коммуникационных и интеллектуальных технологий, разрабатывать оригинальные программные средства для решения профессиональных задач; организовывать исполнение научных и прикладных исследований в области информационных технологий; реализовывать организационное и технологическое обеспечение определения первоначальных требований заказчика к ИС и возможности их реализации в ИС.

владеть навыками:

- разработки оригинальных программных средств, в том числе с использованием современных информационно- коммуникационных и интеллектуальных технологий, для решения профессиональных задач; в организации контроля качества научных и прикладных исследований в области информационных технологий; в планировании качества выполнения работ по созданию (модификации) и вводу ИС в эксплуатацию.

Структура дисциплины

Теоретический

материал

Количество модулей – 4

Количество тем/лекций в каждом модуле – 3;3; 2; 2.

Практический

материал

По данной   дисциплине предусматривается выполнение лабораторных работ по всем рассматриваемым модулям.  Всего 4 лабораторные работы.

Контрольно-измерительные материалы

В комплекте тестовых заданий имеется по 20 вопросов к каждому модулю, на ответы отводится 90 минут.

Модуль

Темы/Лекции

Материалы для сопровождения дисциплины

Контрольно- измерительные материалы

Направления подготовки

Модуль 1.

Основные понятия анализа данных

1. Анализ данных в системах принятия решений

2. Хранилище данных.

3.OLAP-системы.

1. Презентация

2.Лабораторные работы

Тест

09.04.02  Информационные системы и технологии

Модуль 2

Data Mining-

Интеллектуальный анализ данных

4. Интеллектуальный анализ данных

5. Модели, методы и средства Data Mining.

6. Кластеризация.

1. Презентация

2.Лабораторные работы

Тест

Модуль 3

Visual Mining и Text Mining

7. Визуальный анализ данных - Visual Mining.

8. Анализ текстовой информации — Text Mining.

1. Презентация

2. Лабораторные работы

Тест

Модуль 4

Стандарты и инструменты Data Mining

 9. Стандарты Data Mining

10. Инструменты DATA MINING.

1. Презентация

2. Лабораторные работы

Тест