Учебные материалы для студентов

Здравоохранение, медицина


Здравоохранение, медицина



ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ


К основным целям курса относятся:

1. Получение знаний по интеллектуальным методам анализа экономической информации.

2. Овладение практическими навыками в построении моделей при изучении экономических явлений и процессов с использованием компьютерных технологий.

В ходе изучения дисциплины ставятся следующие задачи:

1. Эффективная работа с хранилищем данных. Создание, наполнение, подключение хранилища данных.

2. Применение OLAP-технологий как средства настройки, консолидации и визуализации данных в виде многомерных таблиц. Эффективная работа с кросс-таблицами и кросс-диаграммами.

3. Использование специальных методов обработки данных (квантование, слияние, группировка, настройка исходного набора данных и т.д.)

4. Использование алгоритмов Data Mining при решении задач классификации.

III. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

До начала изучения дисциплины студент должен:

• знать: основы высшей математики, теории вероятностей, математической статистике, микро- и макроэкономики.

• уметь: рассчитывать основные экономические и статистические показатели.

• иметь навыки: работы с Windows-приложениями, в локальных и глобальных сетях.

• иметь представление: о современных способах и методах анализа экономической информации

После окончания изучения дисциплины студент должен:

• знать: современные технологии интеллектуального анализа данных

• уметь: применять эти технологии для создания законченных аналитических решений.

• иметь навыки: работы с аналитическими платформами, на базе которых создаются модели.

• иметь представление: о других технологиях поддержки и принятия решения (нечеткое моделирование, имитационное моделирование)

Контроль знаний студентов осуществляется с помощью лабораторных работ. По окончании курса проводится зачет на основе построенных сценариев в Deductor. Итоговая аттестация знаний определяется по результатам выполнения лабораторных работ, самостоятельных заданий и теоретических вопросов для зачета.

V. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК (ОБЯЗАТЕЛЬНЫХ И РЕКОМЕНДУЕМЫХ ОСНОВНЫХ И ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ) ИСТОЧНИКОВ

1. Аналитическая платформа Deductor 4. Руководство аналитика. (файл Руководство аналитика.pdf, поставляемый вместе с демо-версией Deductor 4.) – BaseGroup Labs, 1998-2006. -118 с.

2. Аналитическая платформа Deductor 4. Описание демонстрационного примера. (файл Описание демопримера.pdf, поставляемый вместе с демо-версией Deductor 4.) – BaseGroup Labs, 1998-2006. -91 с.

VI. ССЫЛКИ В INTERNET

1. http://www.basegroup.ru/ - большое количество статей и электронных материалов по вопросам анализа данных и применяемых при этом алгоритмам, примеры эффективного использования методов анализа данных в бизнесе, электронный курс лекций и практикум по интеллектуальным методам анализа информации.

2. http://www.meqaputer.ru/doc.php?classroom/books/books.html&print - ссылка на книгу Арсеньева С. «Обнаружение Знаний в медицинских базах данных».