Учебный план: 38.03.05, 2021, (4.0), Бизнес-информатика

Цели и задачи дисциплины

Целью дисциплины «Анализ данных и машинное обучение» является  изучение и практическое применение методов интеллектуального анализа структурированных и неструктурированных данных. 
Основные задачи: 1. Дать представление о возможностях интеллектуальных технологий анализа данных и способах  их применения в экономических областях. 2. Получить  практический опыт использования  алгоритмов машинного обучения при анализе данных 3. Изучить и научиться применять при решении практических задач анализа стандарты BI. 4. Получить практический опыт решения задач Data Mining на low code платформе Loginom.

Краткое содержание дисциплины

В курсе изучается  технология  интеллектуального анализа данных, ядром которой являются алгоритмы Data Mining. Эта технология предназначена для поиска в больших объемах данных неочевидных, объективных и полезных на практике закономерностей, которые нельзя обнаружить при использовании традиционных методов анализа,  поскольку связи слишком сложны, или из-за чрезмерного объема данных. Для анализа данных используется профессиональная аналитическая low code платформа  Loginom. Задания дадут практический опыт подготовки, анализа и визуализации больших объемов данных. 

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
Выпускник должен обладать:

• ПК-2 Способен выполнять работы по проектированию, созданию (модификации) и внедрению информационных систем, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы
• ПК-6 Способен использовать математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации в проектно-аналитической и исследовательской деятельности
• ПК-9 Способен осуществлять взаимодействие с заинтересованными сторонами в процессе управления информационными системами на всех стадиях жизненного цикла