|
Вивчення дисципліни «Аналітика великих даних» спрямоване на формування у студентів системних знань та практичних навичок для ефективного збору, зберігання, обробки та аналізу великих масивів даних для прийняття обґрунтованих управлінських рішень в різних сферах діяльності. Завданнями дисципліни є ознайомлення здобувачів з структурою організації сучасних Big Data; принципами аналізу даних у сучасних Big Data; питаннями інформаційної безпеки у сфері Big Data; особливостями роботи з Big Data; програмними інструментами Big Data.
Завдання дисципліни спрямовані на формування у студентів таких компетентностей:
Здатність застосовувати отримані знання в практичних ситуаціях.
Навички використання інформаційних і комунікаційних технологій.
Здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел.
Здатність обирати та використовувати відповідні методи, інструментарій для обґрунтування рішень щодо створення, функціонування підприємницьких і торговельних структур.
Здатність аналізувати, оцінювати, обирати і застосовувати ефективні методи та інструменти ведення бізнесу, визначати перспективні напрямки і шляхи розвитку підприємництва та торгівлі, обґрунтовувати доцільність їх реалізації.
Програмними результатами вивчення дисципліни «Аналітика великих даних» є:
Використовувати сучасні комп’ютерні і телекомунікаційні технології обміну та розповсюдження професійно спрямованої інформації у сфері підприємництва і торгівлі.
Організовувати пошук, самостійний відбір, якісну обробку інформації з різних джерел для формування банків даних у сфері підприємництва та торгівлі.
Володіти методами та інструментарієм для обґрунтування управлінських рішень щодо створення й функціонування підприємницьких та торговельних структур.
Визначати і застосовувати ефективні методи та інструменти ведення бізнесу, визначати та обґрунтовувати перспективні напрямки і шляхи розвитку підприємництва та торгівлі.
Попередньо опановані дисципліни: «Математика для економіки та управління».
Тема 1. Big Data – сутність та особливості аналізу.
Тема 2. Методи і моделі інтелектуального аналізу Big Data в економіці.
Тема 3. Передобробка великих даних.
Тема 4. Технології інтелектуальної обробки даних: Text, Data, Web, Social Mining.
Тема 5. Алгоритми кластеризації. Асоціація, алгоритми пошуку асоціативних правил.
Тема 6. Програмні інструменти Big Data.
Тема 7. Аналіз даних засобами мови Python.
Тема 8. Пакет R для аналізу Big Data.
Тема 9. Візуалізація великих даних.
Тема 10. Інформаційна безпека у сфері Big Data. Загрози та вразливості, підходи щодо забезпечення безпеки Big Data.