Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Інновації аналізу даних (курсова робота)
Спеціальність: Системний аналіз
Код дисципліни: 6.124.03.E.116
Кількість кредитів: 2
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: д.т.н., професор Берко Андрій Юліанович
Семестр: 8 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
• володіння знаннями і розуміння наукових засад створення інформаційних технологій аналізу даних, їх можливостей та областей використання, шляхів їх вдосконалення;
• здатність формувати теоретичні та практичні обґрунтування щодо застосування даної інформаційної технології в конкретних завданнях налізу даних;
• практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх інформаційних технологій в галузі аналізу даних;
• отримання навиків роботи в команді та вирішення конфліктів;
• здатність аналізувати існуючі практичні ситуації на предмет ефективного використання інформаційної технології налізу даних, її заміни або доповнення.
• здатність формувати теоретичні та практичні обґрунтування щодо застосування даної інформаційної технології в конкретних завданнях налізу даних;
• практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх інформаційних технологій в галузі аналізу даних;
• отримання навиків роботи в команді та вирішення конфліктів;
• здатність аналізувати існуючі практичні ситуації на предмет ефективного використання інформаційної технології налізу даних, її заміни або доповнення.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
• Спеціальні мови програмування
• Нереляційні бази даних
• Технології машинного навчання
• Нереляційні бази даних
• Технології машинного навчання
Короткий зміст навчальної програми:
1. Поняття інновацій. Види інновацій. Класифікація інновацій.
2. Інновації аналізу даних.
3. Етапи створення інноваційних ІТ аналізу даних.
4. Визначення бачення та призначення інновації.
5. Формулювання цілей інновації.
6. Обґрунтування інновації аналізу даних.
7. Оцінювання ефектів інновації аналізу даних.
8. Розроблення стратегії розроблення інновації аналізу даних.
9. Визначення вимог, обмежень і ризиків створення інновації аналізу даних.
10. Розрахунок ресурсів створення інновації аналізу даних.
11. Планування створення інновації аналізу даних.
12. Моделювання процесів предметної області інновації аналізу даних
13. Моделювання об'єктів предметної області інновації аналізу даних.
14. Виконання плану створення інновації аналізу даних
15. Розроблення прототипу інновації аналізу даних
16. Впровадження інновації аналізу даних.
Рекомендована література:
1. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Fifth Edition, Project Management Institute, Inc., 2013
2. Karl E. Wiegers, Software Requirements Second Edition, Mcrosoft Press, 2004
3. Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
4. Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
5. Палеха Ю.І., Палеха О.Ю. Маркетинг інформаційних продуктів і послуг : навч. посіб. / Ю.І. Палеха, О.Ю. Палеха. К. : Вид-во Ліра-К: 2013. – 478 с.
2. Karl E. Wiegers, Software Requirements Second Edition, Mcrosoft Press, 2004
3. Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
4. Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
5. Палеха Ю.І., Палеха О.Ю. Маркетинг інформаційних продуктів і послуг : навч. посіб. / Ю.І. Палеха, О.Ю. Палеха. К. : Вид-во Ліра-К: 2013. – 478 с.
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.
Інновації аналізу даних
Спеціальність: Системний аналіз
Код дисципліни: 6.124.03.E.114
Кількість кредитів: 6
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: д.т.н., професор Берко Андрій Юліанович
Семестр: 8 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
• володіння знаннями і розуміння наукових засад створення інформаційних технологій аналізу даних, їх можливостей та областей використання, шляхів їх вдосконалення;
• здатність формувати теоретичні та практичні обґрунтування щодо застосування даної інформаційної технології в конкретних завданнях налізу даних;
• практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх інформаційних технологій в галузі аналізу даних;
• отримання навиків роботи в команді та вирішення конфліктів;
• здатність аналізувати існуючі практичні ситуації на предмет ефективного використання інформаційної технології налізу даних, її заміни або доповнення.
• здатність формувати теоретичні та практичні обґрунтування щодо застосування даної інформаційної технології в конкретних завданнях налізу даних;
• практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх інформаційних технологій в галузі аналізу даних;
• отримання навиків роботи в команді та вирішення конфліктів;
• здатність аналізувати існуючі практичні ситуації на предмет ефективного використання інформаційної технології налізу даних, її заміни або доповнення.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
• Спеціальні мови програмування
• Нереляційні бази даних
• Технології машинного навчання
• Нереляційні бази даних
• Технології машинного навчання
Короткий зміст навчальної програми:
1. Поняття інновацій. Види інновацій. Класифікація інновацій.
2. Інновації аналізу даних.
3. Етапи створення інноваційних ІТ аналізу даних.
4. Визначення бачення та призначення інновації.
5. Формулювання цілей інновації.
6. Обґрунтування інновації аналізу даних.
7. Оцінювання ефектів інновації аналізу даних.
8. Розроблення стратегії розроблення інновації аналізу даних.
9. Визначення вимог, обмежень і ризиків створення інновації аналізу даних.
10. Розрахунок ресурсів створення інновації аналізу даних.
11. Планування створення інновації аналізу даних.
12. Моделювання процесів предметної області інновації аналізу даних
13. Моделювання об'єктів предметної області інновації аналізу даних.
14. Виконання плану створення інновації аналізу даних
15. Розроблення прототипу інновації аналізу даних
16. Впровадження інновації аналізу даних.
Рекомендована література:
1. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Fifth Edition, Project Management Institute, Inc., 2013
2. Karl E. Wiegers, Software Requirements Second Edition, Mcrosoft Press, 2004
3. Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
4. Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
5. Палеха Ю.І., Палеха О.Ю. Маркетинг інформаційних продуктів і послуг : навч. посіб. / Ю.І. Палеха, О.Ю. Палеха. К. : Вид-во Ліра-К: 2013. – 478 с.
2. Karl E. Wiegers, Software Requirements Second Edition, Mcrosoft Press, 2004
3. Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
4. Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
5. Палеха Ю.І., Палеха О.Ю. Маркетинг інформаційних продуктів і послуг : навч. посіб. / Ю.І. Палеха, О.Ю. Палеха. К. : Вид-во Ліра-К: 2013. – 478 с.
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, реферат, усне опитування
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.
• Підсумковий контроль (60%, екзамен): письмово-усна форма.