Дисциплина «Методы и модели анализа данных» является составной частью основной профессиональной образовательной программы высшего образования подготовки выпускников с квалификацией магистр по направлению подготовки 01.04.02 «Прикладная математика и информатика»,
программа магистратуры: Математическое моделирование и вычислительные технологии.
Дисциплина предназначена для формирования у студентов необходимых знаний, умений, навыков, соответствующих сфере профессиональной деятельности магистра.
Цели и задачи учебной дисциплины
Целью изучения дисциплины «Методы и модели анализа данных » является изучить технологии анализа данных: OLAP, KDD, Data Mining и подготовки данных; дать представление об автоматизированных моделях анализа данных, применить методы анализа данных на примере решения задач сегментации, классификации, прогнозирования.
Задачами дисциплины являются:
1. изучение понятийно-категориального аппарата в области углубленного анализа данных;
2. формирование представлений об общей методологии консолидации, подготовки и анализа
данных;
3. обеспечение освоения современных методов OLAP, KDD, Data Mining;
4. формирование навыков и умений, необходимых для создания и развития корпоративных
аналитических систем.
В результате изучения данного курса обучающиеся получат знания об общей
методологии и конкретных методах углубленного анализа данных, приобретут навыки и
умения построения автоматизированных аналитических моделей.