2025/2026

Инструментальные средства BI

Статус: Маго-лего

Кто читает: Кафедра информационных технологий в бизнесе (Пермь)

Где читается: Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Когда читается: 1-3 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Суворов Александр Олегович

Язык: русский

Кредиты: 9

Контактные часы: 64

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Инструментальные средства BI» нацелена на изучение современных технологий и тенденций аналитики данных, принципов анализа данных, особенностей бизнес-данных. В рамках изучения дисциплины обзорно рассматриваются инструменты Business Intelligence: традиционного BI, настольных пакетов и библиотек, аналитических платформ. Изучаются методы анализа данных в ML-платформе и практические аспекты ее использования для бизнес-анализа.

Цель освоения дисциплины

• подготовка студентов к профессиональной деятельности, связанной c изучением изучением теоретических основ бизнес анализа данных, средств построения аналитических систем, выбором систем аналитической обработки данных

Планируемые результаты обучения

• владеет технологиями сбора, хранения и обработки информации
• знает основные понятия и задачи систем бизнес-аналитики (Business Intelligence)
• отличает особенности технологий анализа больших данных
• различает технологии оперативной аналитической обработки данных (OLAP) и интеллектуального анализа данных (Data Mining)
• умеет извлекать из различных источников данные, необходимые для решения задач бизнес-анализа
• принимает решения на основе анализа данных
• создает наглядные визуализации
• определяет, какие BI-решения подходят под конкретные задачи

Содержание учебной дисциплины

• Введение в аналитику данных
• Основы работы на аналитической платформе BI
• Визуализация в BI

Элементы контроля

• Практическая работа
• Самостоятельная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 1st module
  0.5 * Практическая работа + 0.5 * Самостоятельная работа
• 2025/2026 3rd module
  0.175 * Практическая работа + 0.175 * Практическая работа + 0.175 * Самостоятельная работа + 0.175 * Самостоятельная работа + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в анализ данных : Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры, Миркин Б.Г., НИУ ВШЭ, 2017

Рекомендуемая дополнительная литература

• Технологии анализа данных : Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие, Барсегян А.А., 2008

Авторы

• Суворов Александр Олегович