Бакалавриат
2026/2027





Средства аналитической обработки и визуализации данных
ID 1270098
Статус:
Курс по выбору (Разработка информационных систем для бизнеса)
Где читается:
Факультет социально-экономических и компьютерных наук
Когда читается:
3-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Перлов Максим Сергеевич
Язык:
русский
Кредиты:
5
Контактные часы:
52
Программа дисциплины
Аннотация
Курс предназначен для практического освоения методов BI аналитики и визуализации данных и служит основой для дальнейшего развития студентов в части использования современных методов анализа и визуализации данных.
Цель освоения дисциплины
- Развитие профессионального кругозора и алгоритмического мышления студентов.
- Выработка у студентов навыков решения задач, связанных с проектированием систем анализа и визуализации данных.
- Выработка у студентов навыков использования современных средств BI аналитики.
Планируемые результаты обучения
- Студенты могут спроектировать и реализовать систему анализа и визуализации данных, а именно: • Выбрать BI-платформу для решения требуемых задач • Спроектировать многомерную модель данных и наполнить ее данными с использованием ETL процессов • Спроектировать аналитические панели с грамотным выбором типов визуализации и компоновкой визуализаторов • Спроектировать ролевую модель в BI системе • Применять современные методы анализа данных для проведения сценарных, прогнозных расчетов.
Содержание учебной дисциплины
- Общая информация о BI-системах
- Многомерная модель данных и способы ее реализации.
- ETL процессы в BI системах
- Проектирование аналитических панелей.
- Проектирование и настройка ролевая модель в BI системе
- Настройка «простых» вычислений в BI системе
- Методы анализа данных и их применение в BI системах
- Применение ИИ технологий в BI системах
Элементы контроля
- Посещение лекционных занятий
- Работа на практических занятиях
- Лабораторная работа №2
- Лабораторная работа №3
- Лабораторная работа №1
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 2nd module0.3 * Лабораторная работа №3 + 0.1 * Работа на практических занятиях + 0.25 * Лабораторная работа №1 + 0.1 * Посещение лекционных занятий + 0.25 * Лабораторная работа №2
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Монгуш, Ч. М. Введение в анализ данных : учебное пособие / Ч. М. Монгуш. — Кызыл : ТувГУ, 2022. — 51 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/461921 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Барсегян А., Куприянов М., Степаненко В., Холод И. Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining, OLAP. 2 изд., Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2008 г. , 384 с. ISBN 5-94157-991-8