Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Technology Integration of Information Resources
Major: Systems and methods of decision-making
Code of Subject: 7.124.01.O.5
Credits: 4
Department: Information Systems and Networks
Lecturer: Dmytro Dosyn
Semester: 1 семестр
Mode of Study: денна
Learning outcomes:
1. Possession of knowledge and understanding of the scientific principles of information resources integration technology;
2. The ability to form a theoretical and practical solutions of data consolidation problems;
3. The ability to use the knowledge and skills to conduct data collection and modeling appropriate resources and systems;
3. The ability to apply the knowledge and practical skills for domain analysis with aim to formulation the problem of integration of relevant information resources;
4. The practical application of knowledge of the current state and new technologies in the field of multidimensional data (Big Data);
5. Practical skills of operation with ontologies and their knowledge bases;
6. Knowledge of the basics of planning technologies for automatic calculation of pertinency of consolidated information.
2. The ability to form a theoretical and practical solutions of data consolidation problems;
3. The ability to use the knowledge and skills to conduct data collection and modeling appropriate resources and systems;
3. The ability to apply the knowledge and practical skills for domain analysis with aim to formulation the problem of integration of relevant information resources;
4. The practical application of knowledge of the current state and new technologies in the field of multidimensional data (Big Data);
5. Practical skills of operation with ontologies and their knowledge bases;
6. Knowledge of the basics of planning technologies for automatic calculation of pertinency of consolidated information.
Required prior and related subjects:
The theory of databases and knowledge bases, methods and tools for data and knowledge engineering, IT networks
Summary of the subject:
Features of information resources consolidation: the nature, goals, objectives, methods, objects and subjects. Treatment of information resources as knowledge - the conditions and infrastructure. Technology Big Data - principles, tools, application. Problems of standardization of data and knowledge presentation. XML and related standards, protocols and technologies. Integration of information resources in Tim Berners-Lee model of the Semantic Web. The network of intelligent agents. The optimal strategy and learning ontology. Automatic planning. Search maximum expected utility. Research EVPI - expected value of perfect information. The problem of valuation of pertynency of a new knowledge in the consolidation of useful information. Controlling access to data, data protection problem, their reliability and authenticity. Development prospects for technology of integration of information resources and knowledge.
Recommended Books:
• 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
Assessment methods and criteria:
• Current control (40%): written reports from laboratory work, course work, oral examination;
• Final control (60% of exam): testing (40%), verbally(20%.)
• Final control (60% of exam): testing (40%), verbally(20%.)
Technology Integration of Information Resources (курсова робота)
Major: Systems and methods of decision-making
Code of Subject: 7.124.01.O.7
Credits: 2
Department: Information Systems and Networks
Lecturer: Dmytro Dosyn
Semester: 1 семестр
Mode of Study: денна
Learning outcomes:
1. Possession of knowledge and understanding of the scientific principles of information resources integration technology;
2. The ability to form a theoretical and practical solutions of data consolidation problems;
3. The ability to use the knowledge and skills to conduct data collection and modeling appropriate resources and systems;
3. The ability to apply the knowledge and practical skills for domain analysis with aim to formulation the problem of integration of relevant information resources;
4. The practical application of knowledge of the current state and new technologies in the field of multidimensional data (Big Data);
5. Practical skills of operation with ontologies and their knowledge bases;
6. Knowledge of the basics of planning technologies for automatic calculation of pertinency of consolidated information.
2. The ability to form a theoretical and practical solutions of data consolidation problems;
3. The ability to use the knowledge and skills to conduct data collection and modeling appropriate resources and systems;
3. The ability to apply the knowledge and practical skills for domain analysis with aim to formulation the problem of integration of relevant information resources;
4. The practical application of knowledge of the current state and new technologies in the field of multidimensional data (Big Data);
5. Practical skills of operation with ontologies and their knowledge bases;
6. Knowledge of the basics of planning technologies for automatic calculation of pertinency of consolidated information.
Required prior and related subjects:
The theory of databases and knowledge bases, methods and tools for data and knowledge engineering, IT networks
Summary of the subject:
Features of information resources consolidation: the nature, goals, objectives, methods, objects and subjects. Treatment of information resources as knowledge - the conditions and infrastructure. Technology Big Data - principles, tools, application. Problems of standardization of data and knowledge presentation. XML and related standards, protocols and technologies. Integration of information resources in Tim Berners-Lee model of the Semantic Web. The network of intelligent agents. The optimal strategy and learning ontology. Automatic planning. Search maximum expected utility. Research EVPI - expected value of perfect information. The problem of valuation of pertynency of a new knowledge in the consolidation of useful information. Controlling access to data, data protection problem, their reliability and authenticity. Development prospects for technology of integration of information resources and knowledge.
Recommended Books:
• 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
Assessment methods and criteria:
• Current control (40%): written reports from laboratory work, course work, oral examination;
• Final control (60% of exam): testing (40%), verbally(20%.)
• Final control (60% of exam): testing (40%), verbally(20%.)