Программное обеспечение и интернет ресурсы

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ

Уровень требований и критерии оценок

 

Текущий контроль осуществляется в ходе учебного процесса и консультирования студентов, по результатам выполнения самостоятельных работ. Основными формами текущего контроля знаний являются:

-обсуждение вынесенных в планах семинарских занятий вопросов тем и контрольных вопросов;

-решение задач, тестов и их обсуждение с точки зрения умения формулировать выводы, вносить рекомендации и принимать адекватные управленческие решения;

-выполнение контрольных заданий и обсуждение результатов;

-участие в дискуссии по проблемным темам дисциплины и оценка качества анализа проведенной научно-исследовательской работы;

 

Итоговая аттестация проводится в форме зачета. Оценка знаний студентов осуществляется в баллах с учетом:

-оценки за работу в семестре (оценки за выполнение контрольных заданий, решения задач,

-участия в дискуссии на семинарских занятиях и др.;

-оценки итоговых знаний в ходе зачета.

 

Ориентировочное распределение максимальных баллов по видам работы:

 

№ п/п Вид отчетности Баллы
1. Работа в семестре
2. Экзамен
3. Итого:

Оценка знаний по 100-бальной шкале проводится в соответствии с нормативными документами вуза.

 

 

Рекомендуемая литература

а) основная

1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И.- Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining.- С.-Петербург, «БХВ-Петербург», 2004, 330 с.

2. Дюк В., Самойленко А., Data Mining: учебный курс – СПб: Питер, 2001. – 368 с.

3. Рубан А.И. Методы анализа данных.- Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004. 319с.

4. Кацко И.А., Паклин Н.Б. Практикум по анализу данных на компьютере.- Москва «Колос» 2009, 280 с.

5. Паклин Н., Орешков В. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.- СПб: Питер, 2013

б) дополнительная

6. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных// Новосибирск. Наука, 1981. 160 с.

7. Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных.- Красноярск: Изд. Красноярского государственного технического университета, 2000.-180 с.

8. Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.- 3rd Edition.- Morgan Kaufmann, 2011.- P.664

Аналитическая платформа BaseGroupLab Deductor Academic

http://www.intuit.ru/department/database/datamining/ Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие.- М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006.- 382 с.

 

http://www.basegroup.ru/ - baseGroup Lab

http://www.kodges.ru/181400-operativnyj-i-intellektualnyj-analiz-dannyx.html Афонин А. Ю., Макарычев П. П.Оперативный и интеллектуальный анализ данных

http://www.kodges.ru/10257-kurs-lekcijj-intuit-po-data-mining.html Чубукова Ирина Александровна Курс лекций (INTUIT) по Data Mining

http://www.kodges.ru/175849-biznes-analitika-ot-dannyx-k-znaniyam-cd.html Чубукова Ирина Александровна Бизнес-аналитика: от данных к знаниям

http://www.kodges.ru/135052-data-mining-concepts-and-techniques.html Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Data Mining: Concepts and Techniques