Учебно-методический комплекс дисциплины обсужден на заседании кафедры компьютерных систем «03»

Направление — 230700.68, Прикладная информатика

• 
  особенности аналитического и информационного походов к моделированию;
  
• 
  содержание технологии Knowledge Discovery in Databases;
  
• 
  формы представления, типы и виды анализируемых данных;
  
• 
  программный инструментарий анализа данных;
  

• 
  применять информационный походы к моделированию;
  
• 
  определять типы и виды анализируемых данных;
  

• 
  применения информационного похода к моделированию.
  

• 
  общую характеристику OLTP-систем;
  
• 
  предпосылки появления систем поддержки принятия решений;
  
• 
  модели хранилищ данных;
  

• 
  выполнять преобразование данных;
  

• 
  обогащения данных.
  

• 
  методики трансформации данных;
  
• 
  методики визуализации данных;
  

• 
  выполнять группировку, разгруппировку, квантование и кодирование данных;
  
• 
  применять визуализаторы различного назначения;
  

• 
  трансформации данных.
  
• 
  интерпретации результатов анализа данных.
  

• 
  методики оценки качества, очистки и предобработки данных;
  

• 
  применять методы оценки качества, очистки и предобработки данных;
  

• 
  фильтрации данных, обработки дубликатов и противоречий, выявления аномальных значений, восстановление пропущенных значений
  

• 
  методики поиска ассоциативных правил;
  
• 
  методики кластеризации данных;
  

• 
  применять методы поиска ассоциативных правил;
  
• 
  применять методы поиска ассоциативных правил;
  

• 
  использования алгоритм a priori.
  
• 
  использования алгоритма кластеризации k-means.
  

• 
  методики регрессионного анализа данных;
  

• 
  применять и оценивать регрессионные модели;
  

• 
  использования регрессионные модели в целях анализа данных.
  

• 
  методики применения деревьев решений;
  

• 
  применять деревья решений и нейронных сетей в целях анализа данных;
  

• 
  методики анализа и прогнозирования временных рядов;
  
• 
  технологии построения и использования ансамблей моделей;
  
• 
  методики оценки эффективности и сравнения моделей;
  

• 
  строить и применять модели прогнозирования;
  
• 
  применять бэггинг и бустинг.
  
• 
  применять методики построения Lift- и Profit-кривых;
  

• 
  прогнозирования в торговле и логистике.
  
• 
  ROC-анализа.