Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Технології інтеграції інформаційних ресурсів
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Код дисципліни: 7.124.01.O.6
Кількість кредитів: 4
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: к.т.н., доц. Досин Дмитро Григорович
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
володіння знаннями і розуміння наукових засад технологій інтеграції інформаційних ресурсів;
2. здатність формувати теоретичні та практичні рішення задач консолідації даних;
3. здатність використовувати знання та навички щодо проведення збору даних, моделювання відповідних ресурсів і систем;
4. здатність застосувати знання та практичні навики аналізу проблемної області для формулювання задачі інтеграції відповідних інформаційних ресурсів;
5. практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх технологій в галузі багатомірних даних (Big Data);
6. отримання навиків роботи з базами знань та їх онтологіями;
7. володіти основами технологій автоматичного планування для розрахунку пертинентності консолідованої інформації.
2. здатність формувати теоретичні та практичні рішення задач консолідації даних;
3. здатність використовувати знання та навички щодо проведення збору даних, моделювання відповідних ресурсів і систем;
4. здатність застосувати знання та практичні навики аналізу проблемної області для формулювання задачі інтеграції відповідних інформаційних ресурсів;
5. практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх технологій в галузі багатомірних даних (Big Data);
6. отримання навиків роботи з базами знань та їх онтологіями;
7. володіти основами технологій автоматичного планування для розрахунку пертинентності консолідованої інформації.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Теорія систем баз даних та знань, методи та засоби інженерії даних та знань, Інформаційні технології комп’ютерних мереж
Короткий зміст навчальної програми:
Особливості консолідації інформаційних ресурсів: сутність, цілі, завдання, методи, об’єкти та суб’єкти. Трактування інформаційних ресурсів як знань – умови та інфраструктура. Технології Big Data – принципи, засоби, застосування. Проблеми стандартизації подання даних та знань. XML та супутні стандарти, протоколи та технології. Інтеграція інформаційних ресурсів в моделі Semantic Web Бернса Лі. Мережа інтелектуальних агентів. Оптимальна стратегія та навчання онтології. Автоматичне планування. Пошук максимуму очікуваної корисності. Дослідження EVPI – очікуваної величини досконалої інформації. Проблема оцінювання вартості нових знань - пертинентності в процесі консолідації корисної інформації. Керування доступом до даних, проблема захисту даних, їх достовірності та автентичності. Перспективи розвитку технологій інтеграції інформаційних ресурсів та знань..
Рекомендована література:
• Верес О. М. Теорія систем баз даних та знань: Методична праця електронний навчально-методичний комплекс для студентів спеціальності 124 «Системний аналіз» спеціалізація «Системи і методи прийняття рішень» [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://vns.lp.edu.ua
• Теорія систем баз даних та знань: Методичні вказівки до виконання курсових робіт для студентів напряму підготовки “Комп’ютерні науки” спеціальності “Системи штучного інтелекту” / Укл.: О.М. Верес. — Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2014. — 36 с.
• Жежнич, П. І. Консолідовані інформаційні ресурси баз даних та знань: Навчальний посібник — Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2010. — 212 с.
• Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
• Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
• Навчальний посібник по Hadoop [Електронний ресурс] – Режим доступу : http://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_pdf_version.htm
• Теорія систем баз даних та знань: Методичні вказівки до виконання курсових робіт для студентів напряму підготовки “Комп’ютерні науки” спеціальності “Системи штучного інтелекту” / Укл.: О.М. Верес. — Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2014. — 36 с.
• Жежнич, П. І. Консолідовані інформаційні ресурси баз даних та знань: Навчальний посібник — Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2010. — 212 с.
• Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
• Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
• Навчальний посібник по Hadoop [Електронний ресурс] – Режим доступу : http://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_pdf_version.htm
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, курсова робота, усне опитування.
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (40%), усна компонента (20%).
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (40%), усна компонента (20%).
Технології інтеграції інформаційних ресурсів (курсова робота)
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Код дисципліни: 7.124.01.O.8
Кількість кредитів: 2
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: к.т.н., доц. Досин Дмитро Григорович
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
володіння знаннями і розуміння наукових засад технологій інтеграції інформаційних ресурсів;
2. здатність формувати теоретичні та практичні рішення задач консолідації даних;
3. здатність використовувати знання та навички щодо проведення збору даних, моделювання відповідних ресурсів і систем;
4. здатність застосувати знання та практичні навики аналізу проблемної області для формулювання задачі інтеграції відповідних інформаційних ресурсів;
5. практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх технологій в галузі багатомірних даних (Big Data);
6. отримання навиків роботи з базами знань та їх онтологіями;
7. володіти основами технологій автоматичного планування для розрахунку пертинентності консолідованої інформації.
володіння знаннями і розуміння наукових засад технологій інтеграції інформаційних ресурсів;
2. здатність формувати теоретичні та практичні рішення задач консолідації даних;
3. здатність використовувати знання та навички щодо проведення збору даних, моделювання відповідних ресурсів і систем;
4. здатність застосувати знання та практичні навики аналізу проблемної області для формулювання задачі інтеграції відповідних інформаційних ресурсів;
5. практичне застосовування знань сучасного стану справ та новітніх технологій в галузі багатомірних даних (Big Data);
6. отримання навиків роботи з базами знань та їх онтологіями;
7. володіти основами технологій автоматичного планування для розрахунку пертинентності консолідованої інформації.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
Теорія систем баз даних та знань, методи та засоби інженерії даних та знань, Інформаційні технології комп’ютерних мереж
Короткий зміст навчальної програми:
Особливості консолідації інформаційних ресурсів: сутність, цілі, завдання, методи, об’єкти та суб’єкти. Трактування інформаційних ресурсів як знань – умови та інфраструктура. Технології Big Data – принципи, засоби, застосування. Проблеми стандартизації подання даних та знань. XML та супутні стандарти, протоколи та технології. Інтеграція інформаційних ресурсів в моделі Semantic Web Бернса Лі. Мережа інтелектуальних агентів. Оптимальна стратегія та навчання онтології. Автоматичне планування. Пошук максимуму очікуваної корисності. Дослідження EVPI – очікуваної величини досконалої інформації. Проблема оцінювання вартості нових знань - пертинентності в процесі консолідації корисної інформації. Керування доступом до даних, проблема захисту даних, їх достовірності та автентичності. Перспективи розвитку технологій інтеграції інформаційних ресурсів та знань..
Рекомендована література:
• Верес О. М. Теорія систем баз даних та знань: Методична праця електронний навчально-методичний комплекс для студентів спеціальності 124 «Системний аналіз» спеціалізація «Системи і методи прийняття рішень» [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://vns.lp.edu.ua
• Теорія систем баз даних та знань: Методичні вказівки до виконання курсових робіт для студентів напряму підготовки “Комп’ютерні науки” спеціальності “Системи штучного інтелекту” / Укл.: О.М. Верес. — Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2014. — 36 с.
• Жежнич, П. І. Консолідовані інформаційні ресурси баз даних та знань: Навчальний посібник — Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2010. — 212 с.
• Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
• Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
• Навчальний посібник по Hadoop [Електронний ресурс] – Режим доступу : http://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_pdf_version.htm
• Теорія систем баз даних та знань: Методичні вказівки до виконання курсових робіт для студентів напряму підготовки “Комп’ютерні науки” спеціальності “Системи штучного інтелекту” / Укл.: О.М. Верес. — Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2014. — 36 с.
• Жежнич, П. І. Консолідовані інформаційні ресурси баз даних та знань: Навчальний посібник — Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2010. — 212 с.
• Жежнич П. І. Технології інформаційного менеджменту : навч. посіб. / П. І. Жежнич. – Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. – 260 с.
• Палеха Ю.І., Горбань Ю.І. Інформаційний бізнес : підручник / Ю.І. Палеха, Ю.І. Горбань — К.: Вид-во Ліра-К. 2015.- 492 с.
• Навчальний посібник по Hadoop [Електронний ресурс] – Режим доступу : http://www.tutorialspoint.com/hadoop/hadoop_pdf_version.htm
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, курсова робота, усне опитування.
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (40%), усна компонента (20%).
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (40%), усна компонента (20%).