Принципи і технології інформаційно-аналітичної діяльності


Для вивчення у 2026-2027 навчальному році

Всього годин: 180

Дисципліна охоплює принципи big data, статистичний аналіз, машинне навчання та технології ETL-процесів. Студенти опанують методи кластеризації, регресії, нейронних мереж, а також інструменти для аналітики (Pandas, Scikit-learn). Практика включає кейси з обробки оструктурованих даних, прогнозування та етичні аспекти AI. Курс інтегрує математичне моделювання з IT-технологіями для рішень у бізнесі, науці та державному секторі

Мета курсу

Метою є підготовка фахівців до інформаційно-аналітичної роботи: від збору даних до моделювання та візуалізації результатів з використанням математичних методів і сучасних інструментів

Програмні результати навчання

В результаті вивчення дисципліни студент повинен знати: - теоретичні основи проектування інформаційно-аналітичних систем проблеми створення та застосування інформаційно-аналітичних систем ; - основи функціонування систем підтримки прийняття рішень, реінжинірингу бізнес-процесів та бізнес-архітектури підприємства. вміти: - розуміти архітектуру інформаційно-аналітичної системи; - експлуатувати системи: завантаження даних в інформаційні сховища, обробки запитів і представлення результатів аналізу, взаємодії з користувачами ІАС. володіти: - технологіями аналізу, і принципами систем збору і підвищення якості вихідних даних для аналізу і подальшого прийняття рішень в структурах інформаційних сховищ, комплексах інструментальних засобів, що підтримують технології аналізу даних І досягти таких програмних результатів: - РН-З Застосування математичних основ видобутку й інтелектуального аналізу великих даних різної природи та основних алгоритмів їх реалізації - РН-У-4 Упізнавати математичні структури в інших (нематематичних) теоріях; перекладати на мову математики задачі з інших галузей та розв’язувати їх методами математичного моделювання.; - РН-У Вміти обирати та застосовувати відповідні типові аналітичні, розрахункові та експериментальні методи при розв’язанні професійних задач, оброблювати та систематизувати інформацію, інтерпретувати результати 

Автори курсу

Машкіна Ірина Вікторівна

Підрозділ

Кафедра комп'ютерних наук,
Факультет інформаційних технологій і математики

Викладачі

Машкіна Ірина Вікторівна

Призначення

(Магістр)

2.E7.00.01 Математичне моделювання

Період навчання

1-й рік

Розподіл

Курс / рік навчання V VI
Семестр 9 10 11 12
Розподіл кредитів (6) 0 6 0 0

Кількість учасників

Одиниця Студенти Групи Підгрупи
Мінімальна кількість 12 1 0
Максимальна кількість 25 1 0