2026/2027




Анализ данных и инфографика в корпоративных системах управления
Статус:
Общеуниверситетский факультатив
Кто читает:
Департамент компьютерной инженерии
Когда читается:
3, 4 модуль
Охват аудитории:
для всех
Преподаватели:
Прокофьева Екатерина Николаевна
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
100
Программа дисциплины
Аннотация
Анализ данных и инфографика играют важнейшую роль в корпоративных системах управления и принятии ключевых решений, позволяя преобразовывать сложные, многотипные и неоднородные информационные потоки в структурированные и визуальноориентированные датасеты, повышать эффективность технических, программных и бизнес-процессов организаций, проектов.
В рамках курса будет рассмотрена работа с разнофункциональными тематическими инфогруппами (данные организации производства, спорта, геопространственного анализа, биоданные etc), cбор данных из различных источников (ERP, CRM, веб-аналитика, внешние базы и т. д.), повышение детализации, точности и актуальности, методы и инструменты обработки, вывода и адаптации информации.
Инфографика как визуальное представление информации с использованием графических элементов (диаграмм, графиков, карт и т. д.) помогает разбивать сложные наборы данных на наглядные блоки, ускоряя восприятие информации; видеть тенденции и закономерности, получать актуальные сведения для принятия эффективных решений.
Интеграция результатов анализа данных и инфографики обеспечивает ускорение принятия эффективных решений за счёт наглядного представления информации, повышение прозрачности и детализации структуры процессов, возможности исследований, сравнительного анализ и выявления скрытых взаимосвязей, прогнозирования и упрощения взаимодействий, взаимосвязей между различными информационными структурами.
В ходе курса будут получены навыки и основы системного анализа, технико-экономического аудита, определения ключевых метрик, инфосхем, инфокарт и функциональных структур, комплексных диаграмм, матриц, сделан выбор и получены навыки работы с IT-инструментами и платформами, организации и управления междисциплинарными проектами.
Цель освоения дисциплины
- • Освоить поэтапную эффективную обработку данных
- • Научить эффективному сбору разноформатной информации
- • Развить навыки аналитической работы
- • Освоить современные IT-инструменты
- • Понять принципы эффективной визуализации
- • Сформировать прикладные компетенции.
- • Использовать возможности интеграции задач, проектов, решений
Планируемые результаты обучения
- Выбирать источники информации Работать с данными Выстраивать графические интерпретации Интеллектуально анализировать Оценивать и выбирать эффективные инструменты Представлять данные в визуальной форме Структурировать информацию Критически оценивать результаты
Содержание учебной дисциплины
- Принципы и сущность инфографики и анализа данных
- Направления и инструменты анализа данных
- Информационная архитектура в аналитике данных
- Роли и IT-инструменты в аналитике
- Искусственный интеллект в аналитике данных
- Основы моделирования и управления процессами анализа и обработки данных
- Принципы и сущность инфографики
- Типология и виды визуализации данных
- Дизайн-компоненты в инфографике
- Востребованность и перспективы развития анализа данных и инфографики, информационно-коммуникационных технологий. Практические аспекты и этика представления информации. Создание портфолио.
Элементы контроля
- ПортфолиоИтоговое портфолио готовится слушателями по ходу курса
- Работа на семинарахРабота в рамках каждой из десяти тематик в рамках курса для портфолио
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Python и анализ данных, Маккини, У., 2020
- Инфографика : коммуникация и влияние при помощи изображений, Смикиклас, М., 2014
- Ковалева, М. А., Анализ данных : учебное пособие / М. А. Ковалева, Р. И. Бтемирова. — Москва : Русайнс, 2024. — 62 с. — ISBN 978-5-466-06694-4. — URL: https://book.ru/book/953805 (дата обращения: 09.12.2025). — Текст : электронный.
- 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.
Рекомендуемая дополнительная литература
- Анализ данных : Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров, Брандт, З., 2003
- Анализ данных : учебник для вузов, , 2024