Системный анализ данных
Описание: Data mining при обработке информации и анализ массива данных; Интегрирование знаний по изучению современных теорий системного анализа, для решения исследовательских задач в новых незнакомых условиях; информационно-аналитические аспекты, информационно-библиографическая работу с привлечением современных информационных технологий.
Количество кредитов: 5
Пререквизиты:
- Квалиметрия в машиностроении
Трудоемкость дисциплины:
| Виды работ | часы |
|---|---|
| Лекции | 15 |
| Практические работы | 30 |
| Лабораторные работы | |
| СРОП | 30 |
| СРО | 75 |
| Форма итогового контроля | экзамен |
| Форма проведения итогового контроля |
Компонент: Вузовский компонент
Цикл: Профилирующие дисциплины
Цель
- Получить совокупность знаний и пониманий о базовых категориях, связанных с анализом данных, управления знаниями. знать: - о типах числовых и нечисловых данных, различиях, методах работы с ними; - методы и средства повышения эффективности и качества научных исследований
Задача
- получить навыки выполнения задач посредством рассуждения, заключения, расчета
Результат обучения: знание и понимание
- формирование у студентов знаний и навыков в области системных исследований, системного дизайна и системных аналитиков
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- применять знания и понимание, а также способность решать проблемы в новых и незнакомых контекстах в более широких (междисциплинарных) контекстах, связанных с их областью исследования
Результат обучения: формирование суждений
- критически анализировать существующие концепции, теории и подходы к анализу процессов и событий во время проектирования и исследовательских задач
Результат обучения: коммуникативные способности
- Осуществлять решение части общей задачи при групповой работе
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- вести информационно-аналитическую и информационно-библиографическую работу с привлечением современных информационных технологий
Методы преподавания
Оценка знаний обучающегося
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| Период | Вид задания | Итого |
|---|---|---|
| 1 рейтинг | 0-100 | |
| 2 рейтинг | 0-100 | |
| Итоговый контроль | экзамен | 0-100 |
Политика оценивания результатов обучения по видам работ
| Вид задания | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Отлично | Хорошо | Удовлетворительно | Неудовлетворительно |
Форма оценки
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
Основная литература
- 1. Системный анализ и аналитические исследования: руководство для профессиональных аналитиков /А.И.Ракитов, Д.А.Бондяев, И.Б.Романов, С.В.Егерев,А.Ю.Щербаков. - М. - 2009. 2. Курносов Ю.В., Конотопов П.Ю. Аналитика: методология, технология и организация информационно - аналитической работы. - М.:Русаки, 20о4. - 512 с. http://coollib.eom/b/223786/read 3. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авт.-сост. А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе- Рапопорт, Д.А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с. http://www.raai.org/librarv/tolk/aivocDred.html 4. А.В. Палагин, Н.Г. Петренко Системноонтологический анализ предметной области. // URL: htto://www.aduis.com.ua/books/1.Ddf 5. Онтологический реинжиниринг бизнеспроцессов оператора связи. //
- URL: http://ubs.mtas.ru/uDload/librarv/UBS3301.Ddf 6. Лившиц В.Н. Основы системного мышления и системного анализа. - М.: Институт экономики РАН, 2013. // URL: http://www.inecon.org/docs/2013/Livshits.pdf 7. Горчинская О. Анализ больших данных. 2012. http://www.oracle.com/ru/corporate/bigdata-analytics- 1915803-ru.pdf 8. Сьюзен Тиндал. Большие данные: все, что вам необходимо знать, 2012. http://www.pcweek.ru/idea/article/detail.php?ID=14196 9. Журнал СИО №9 сентябрь 2012 - http://www.computerra.ru/cio/wp- content/uploads/2012/09/CIQ 09-12.pdf
