Интеллектуальный анализ данных

Дисциплина «Интеллектуальный анализ данных» предназначена для специализированной компьютерной подготовки. 
Целью курса "Интеллектуальный анализ данных" является формирование представление о типах задач, возникающих в области интеллектуального анализа данных (Data Mining) и методах их решения, которые помогут студентам выявлять, формализовать и успешно решать практические задачи анализа данных, возникающие в процессе их профессиональной деятельности.
У обучающегося должны быть сформированы следующие общекультурные компетенции (ОК) и профессиональные компетенции (ПК):
  • способность использовать, обобщать и анализировать информацию, ставить цели и находить пути их достижения в условиях формирования и развития информационного общества (ОК-1);
  • способен при решении профессиональных задач анализировать социально-экономические проблемы и процессы с применением методов системного анализа и математического моделирования (ПК-2);
  • способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные и информационные процессы (ПК-9);
  • способен выбирать необходимые для организации информационные ресурсы и источники знаний в электронной среде (ПК-20);
  • способен применять системный подход и математические методы в формализации решения прикладных задач (ПК-21)

Цели и задачи дисциплины: Целью дисциплины «Информационно-коммуникационные технологии в бизнесе» является изучение основ электронной коммерции, включая технологии совершения коммерческих операций и управления производственными процессами с применением электронных средств обмена данными.

Задачи: Основными задачами изучения дисциплины "Информационно-коммуникационные технологии в бизнесе" является освоение предусмотренного программой теоретического материала и приобретение практических навыков использования программных и технических средств; изучение методов программирования для овладения знаниями в области технологии программирования; подготовка к осознанному использованию как языков программирования, так и методов программирования.

Цель изучения дисциплины – изучение методологии и принципов математических методов принятия решений.

Задачи: знакомить студентов с сущностью выбора и принятия решений в сложных ситуациях, когда оценка решения ведется одновременно по нескольким аспектам или условиях, в том числе в условиях неопределенности. Основой методов принятия решений являются методы оптимизации систем и методы исследования операций. Знание таких методов необходимо при выполнении курсовых и дипломных работ и в последующей профессиональной деятельности в области построения систем управления.