Анализ и моделирование информационных процессов и систем

Блинаева Елена Васильевна

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Данный курс предлагает освоение системы создания дашбордов и формирование у слушателей практических навыков математического и компьютерного моделирования информационных систем различного назначения, практической реализации моделей в наиболее распространенных программных пакетах компьютерного моделирования, которая позволяет проводить глубокий и разносторонний анализ информации, а затем представлять результат в интерактивной форме.

贷款数: 5

Пререквизиты:

  • Статистические методы анализа данных

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)*
*LaboratoryWork(zh-CN)* 30
*srop(zh-CN)* 30
*sro(zh-CN)* 75
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)* Письменный экзамен

零件: Компонент по выбору

循环次数: Базовые дисциплины

Цель
  • Цель изучения дисциплины заключается в формировании специальных знаний в области построения моделей и методов разработки информационных систем различного класса и назначения
Задача
  • Классифицировать исходную задачу для определения способов моделирования систем
  • Применять стандартное и нестандартное ПО для моделирования детерминированных и стохастических моделей и процессов
  • Использовать специализированные программные пакеты моделирования в зависимости от класса задачи моделирования
Результат обучения: знание и понимание
  • качественных и количественных методов описания информационных систем
  • методологию постановок и алгоритмизацию задач на макро- и микроуровнях
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • уметь составлять математическое описание информационных процессов и систем
  • уметь составлять агрегатное описание информационных систем
Результат обучения: формирование суждений
  • понимать терминологию теории систем
  • иметь представление о методах синтеза структур информационных систем
Результат обучения: коммуникативные способности
  • умение проводить анализ исследуемых систем и обоснованно сообщать о достигнутом результате специалистам и неспециалистам
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • Навыки, позволяющие продолжать обучение по различным направлениям научных исследований самостоятельно
*TeachingMethods(zh-CN)*

технологии учебно-исследовательской деятельности

коммуникативные технологии (дискуссия, пресс-конференция, мозговой штурм, учебные дебаты и другие активные формы и методы)

информационно-коммуникационные (в том числе дистанционные образовательные) технологии

*AssessmentKnowledge(zh-CN)*

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.

*Period2(zh-CN)* *TypeOfTask(zh-CN)* *Total(zh-CN)*
1  *Rating(zh-CN)* Лабораторная работа 1. Работа с МООК-курсом "Основы работы в Tableau" 0-100
Лабораторная работа 2. Проведение аналитики и визуализация результатов на собственных данных
Лабораторная работа 3. Аналитическое моделирование. Построение модели по вербальному описанию
Контрольная работа Р1
2  *Rating(zh-CN)* Лабораторная работа 4. Аналитическое моделирование. Построение модели по данным экспериментов 0-100
Лабораторная работа 5. Имитационное моделирование. Дискретно-событийное моделирование
Лабораторная работа 6. Имитационное моделирование. Агентное моделирование
Контрольная работа Р2
*TotalControl(zh-CN)* экзамен 0-100
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
*TypeOfTask(zh-CN)* 90-100 70-89 50-69 0-49
Excellent *Grade4(zh-CN)* *Grade3(zh-CN)* *Grade2(zh-CN)*
*EvaluationForm(zh-CN)*

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
  • Инструментарий Tableau. Подключение к данным. Сводные таблицы, графики
  • Расчетные поля. Группы и наборы. Параметры. Создание дашбордов. Настройка интерактивных графиков и фильтров. Tableau Public
  • Продукты Tableau
  • Аналитическое моделирование. Построение модели по вербальному описанию
  • Аналитическое моделирование. Построение модели по данным экспериментов
  • Имитационное моделирование
Основная литература
  • Бугаев Ю.В. Исследование и моделирование информационных процессов и систем : учебное пособие / Бугаев Ю.В., Коробова Л.А., Черняева С.Н.. — Воронеж : Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2022. — 108 c. — ISBN 978-5-00032-589-6. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/128225.html
  • Громакова, В. Г. Системный анализ и моделирование социальных процессов : учебное пособие / В. Г. Громакова. — Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2022. — 122 c. — ISBN 978-5-9275-4301-4. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/131461.html
  • Шагрова Г.В. Методы исследования и моделирования информационных процессов и технологий : учебное пособие / Шагрова Г.В., Топчиев И.Н.. — Ставрополь : Северо-Кавказский федеральный университет, 2016. — 180 c. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/63100.html
  • Левенец, А. В. Основы теории информационных процессов и систем : учебное пособие / А. В. Левенец. — Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. — 324 c. — ISBN 978-5-9729-1859-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/143547.html
Дополнительная литература
  • Лихтенштейн В.Е. Математическое моделирование экономических процессов и систем : учебное пособие / Лихтенштейн В.Е., Росс Г.В.. — Саратов : Ай Пи Эр Медиа, 2018. — 129 c. — ISBN 978-5-4486-0350-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/74969.html
  • Душин, В. К. Теоретические основы информационных процессов и систем : учебник / В. К. Душин. — 5-е изд. — Москва : Дашков и К, 2018. — 348 c. — ISBN 978-5-394-01748-3. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/85208.html
  • Захаров О.В. Компьютерное моделирование технологических процессов и систем : учебное пособие / Захаров О.В.. — Саратов : Саратовский государственный технический университет имени Ю.А. Гагарина, ЭБС АСВ, 2023. — 160 c. — ISBN 978-5-7433-3554-1. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/131666.html