• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2025/2026

Проектно-исследовательский семинар "Методы интеллектуального анализа данных и инструменты бизнес-аналитики"

Когда читается: 2-й курс, 1-3 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Контактные часы: 86

Программа дисциплины

Аннотация

Проектный семинар направлен на углубление навыков интеллектуального анализа данных и машинного обучения для реализации проектов в области цифровых коммуникаций. Студенты также осваивают продвинутые функции SQL, работают с системами бизнес-аналитики и визуализации данных. Одной из задач проектно-исследовательского семинара является экспертная поддержка подготовки магистерского проекта (ВКР).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Цель проектно-исследовательского семинара – углубленное изучение машинного обучения, инструментов бизнес-аналитики и сервисов на базе искусственного интеллекта для реализации проектов в области цифровых коммуникаций и продуктовой аналитики.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Оценивает результаты моделирования с точки зрения качества анализа данных и бизнес-показателей.
  • Использует продвинутые методы SQL для построения аналитики.
  • Осуществляет разведывательный анализ данных, объединяет и переформатирует данные.
  • Корректно интерпретирует бизнес-задачи коммуникационной индустрии.
  • Отличает бизнес-задачи от задач анализа данных.
  • Анализирует рынок и формулирует вопросы на выявление потребностей заказчика.
  • Строит и выбирает оптимальную модель анализа данных для решения бизнес-задачи.
  • Визуализирует данные и создаёт интерактивные дэшборды с использованием библиотек Python / BI-инструментов
  • Оценивает качество данных для машинного обучения
  • Генерирует синтетические данные для машинного обучения
  • Использует современные инструменты Conversational/Agentic AI для решения задач продуктовой аналитики и бизнес аналитики
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Понимание бизнес-задач
  • Типы данных и оценка качества данных для ML-моделей
  • SQL для продвинутой аналитики
  • Инструменты ИИ для продуктовой и бизнес аналитики
  • Препроцессинг данных
  • Моделирование
  • Оценка результатов моделирования
  • Визуализация данных и BI-инструменты
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Практическое задание по визуализации данных
  • неблокирующий Презентация и обсуждение модели, используемой в ВКР.
  • неблокирующий Практическая работа по объединению и предобработке данных.
  • неблокирующий Анализ данных с использованием продвинутых методов SQL
  • неблокирующий Решение кейсов по взаимодействию с заказчиками
  • неблокирующий Аналитика с использованием ИИ-инструментов
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2025/2026 3rd module
    0.15 * Анализ данных с использованием продвинутых методов SQL + 0.15 * Аналитика с использованием ИИ-инструментов + 0.15 * Практическая работа по объединению и предобработке данных. + 0.15 * Практическое задание по визуализации данных + 0.2 * Презентация и обсуждение модели, используемой в ВКР. + 0.2 * Решение кейсов по взаимодействию с заказчиками
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • 33900 - Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens - А.Гинько - ДМК Пресс - 9785937001719 - 2023 - https://hse.alpinadigital.ru/document/33900 - Alpina
  • SQL для анализа данных: Пер. с англ. - 978-5-9775-0958-9 - Танимура К. - 2024 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/396435 - 396435 - iBOOKS
  • Бессмертный, И. А.  Искусственный интеллект. Введение в многоагентные системы : учебник для вузов / И. А. Бессмертный. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 148 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20348-6. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/569279 (дата обращения: 04.07.2025).
  • Книга Kaggle. Машинное обучение и анализ данных / Пер. с англ. - 978-5-9775-1903-8 - Банахевич К., Массарон Л. - 2024 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/396446 - 396446 - iBOOKS
  • Криволапов С.Я. - Введение в анализ данных. Поиск структуры данных с применением языка Python - 978-5-16-019001-3 - НИЦ ИНФРА-М - 2024 - https://znanium.ru/catalog/product/2141600 - 2141600 - ZNANIUM
  • Маккинни, У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter : справочник / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 3-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 536 с. — ISBN 978-5-93700-174-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/348086 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Маркин, А. В.  Программирование на SQL : учебник и практикум для вузов / А. В. Маркин. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 805 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18371-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/568900 (дата обращения: 04.07.2025).
  • Назаров Д.М., Копнин А.А. - Информационные технологии в профессиональной деятельности: интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика - 978-5-16-019356-4 - НИЦ ИНФРА-М - 2025 - https://znanium.ru/catalog/product/2110964 - 2110964 - ZNANIUM
  • Обработка данных на Python. Data Wrangling и Data Quality: Пер. с англ. - 978-5-9775-1846-8 - Макгрегор С. - 2024 - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург - https://ibooks.ru/bookshelf/396468 - 396468 - iBOOKS
  • Платонов, А. В.  Машинное обучение : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. — 2-е изд. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 89 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20732-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/558662 (дата обращения: 04.07.2025).
  • Прикладной анализ текстовых данных на Python. Машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка - 978-5-4461-1153-4 - Бенджамин Бенгфорт, Ребекка Билбро, Тони Охеда - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/365298 - 365298 - iBOOKS
  • Рабчевский, А. Н.  Синтетические данные и развитие нейросетевых технологий : учебник для вузов / А. Н. Рабчевский. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 187 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-17716-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/568661 (дата обращения: 04.07.2025).
  • Татарникова Т.М. - Интеллектуальный анализ данных - 978-5-9729-1772-3 - Инфра-Инженерия - 2024 - https://znanium.ru/catalog/product/2169704 - 2169704 - ZNANIUM
  • Титов, А. Н. Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Matplotlib : учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева. — Казань : КНИТУ, 2022. — 92 с. — ISBN 978-5-7882-3176-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/331025 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Рекомендуемая дополнительная литература

  • 9781498751414 - Foster, Ian; Ghani, Rayid; Jarmin, Ron S.; Kreuter, Frauke; Lane, Julia I. - Big Data and Social Science : A Practical Guide to Methods and Tools - 2017 - CRC Press - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=1353316 - nlebk - 1353316
  • Döbler, M., & Grössmann, T. (2019). Data Visualization with Python : Create an Impact with Meaningful Data Insights Using Interactive and Engaging Visuals. Packt Publishing.
  • Embarak O. Data Analysis and Visualization Using Python: Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems. - Apress, 2018.
  • Антипаттерны SQL. Как избежать ловушек при работе с базами данных. - 978-5-4461-2178-6 - Карвин Билл - 2024 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/bookshelf/393767 - 393767 - iBOOKS
  • Искусственный интеллект в России: технологии и рынки / Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - 978-5-7598-3106-8 - Гохберг Л. М. (рук. авт. колл.) - 2025 - Москва: ВШЭ - https://ibooks.ru/bookshelf/398263 - 398263 - iBOOKS
  • Титов, А. Н. Обработка данных в Python. Основы работы с библиотекой Pandas : учебно-методическое пособие / А. Н. Титов, Р. Ф. Тазиева. — Казань : КНИТУ, 2022. — 116 с. — ISBN 978-5-7882-3164-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/331013 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Цзэн, М. Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе: Сетевое взаимодействие и анализ данных : практическое руководство / М. Цзэн ; пер. с англ. К. Батыгина. - Москва : Альпина Паблишер, 2022. - 360 с. - ISBN 978-5-9614-3322-7. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1905832

Авторы

  • Степнов Михаил Игоревич
  • Семенова Анастасия Михайловна
  • Коточигов Константин Львович
  • Хапаева Наталья Михайловна
  • Грызунова Елена Аркадьевна