• Здатність використовувати поглиблені теоретичні та фундаментальні знання для отримання прогностичної інформації в задачах великих даних.
• Здатність розробляти і впроваджувати прогностичні моделі великих інформаційних систем засобами комп’ютерного моделювання.
• Здатність ефективно проводити системний аналіз, здійснювати вибір концептуальної моделі середовища інформаційної системи на основі прогнозуючих інформаційних моделей, включаючи засоби штучного інтелекту.
• Здатність застосувати знання та практичні навики аналізу відповідних нормативних документів, чинних стандартів і технічних умов у галузі.
• Практичне застосовування знань щодо сучасного стану справ та новітніх технологій опрацювання великих даних в сфері бізнесу, виробництва, науки.
• Отримання навиків роботи в команді та вирішення конфліктів.

Пререквізити
• Управління великими даними.
Кореквізити:
• Теорія управління та прийняття оптимальних рішень.

Основні поняття і визначення. Однокрокове і багатокрокове прогнозування. Основи прогнозування часових рядів. Методи прогнозування часових рядів. Засоби обчислювального інтелекту і машинного навчання для задач прогнозування. Нейромережеві методи прогнозування. ШНМ прямого поширення для прогнозування в умовах Великих Даних. Особливості машинного навчання НС МПГП для прогнозування випадкових процесів.

• В. Кулявець. Прогнозування соціально-економічних процесів / Кулявець В. О. – К. : Кондор, 2009. – 194 с.
• Про основні засади розвитку інформаційного суспільства в Україні на 2007– 2015 роки: Закон України від 9 січн. 2007 р. № 537– V. – Відомості Верховної Ради України. – 2007. –№ 12. – С. 102.
• Глущенко В. Прогнозирование / В.В. Глущенко В. В. – М. : Вузовская книга, 2005. – 205с.

виконання завдань на практичних заняттях (40%)
підсумковий контроль (екзамен): письмово-усна форма (60%)