Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/339182
Title: Технологии анализа и визуализации данных: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 6-05-0533-11 Прикладная информатика Профилизация: Программное обеспечение информационных систем. Регистрационный № 3612/б.
Authors: Лукашевич, М. М.
Keywords: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Issue Date: 27-Jun-2025
Publisher: БГУ, ФПМИ, Кафедра информационных систем управления
Abstract: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели и задачи учебной дисциплины Цель преподавания учебной дисциплины «Технологии анализа и визуализации данных» – сформировать у студента теоретические и практические компетенции в области целостного представления, понимания места и роли, применения технологий анализа данных, ознакомить студентов с основным принципам визуализации разных типов данных, дать практические навыки визуализации и интерпретации данных. При изложении дисциплины важно показать возможности использования интегрированных сред разработки и пакетов прикладных программ для решения прикладных задач, возникающих в различных областях науки, техники, экономики и производства. Основной задачей, решаемой при изучении учебной дисциплины «Технологии анализа и визуализации данных», является подготовка специалиста, владеющего знаниями в области прикладных технологий анализа и визуализации данных; понимающего концепции и технологии современного анализа и визуализации данных; владеющего умениями и навыками самостоятельного решения задач анализа и визуализации данных с использованием современных программных средств. Учебная дисциплина «Технологии анализа и визуализации данных» направлена на формирование у студентов компетенций в области обработки, интерпретации и визуализации данных. В рамках дисциплины рассматриваются принципы восприятия визуальной информации человеком, а также подходы к выбору эффективных способов графического отображения информации. Особое внимание уделяется методам выявления скрытых закономерностей в данных, включая задачи группировки и разбиения на категории с применением как строгих алгоритмических, так и вероятностных подходов. Изучаются техники упрощения сложных многомерных наборов данных с сохранением их существенных характеристик. В процессе обучения студенты осваивают современные программные инструменты и интегрированные среды, поддерживающие полный цикл аналитической работы — от подготовки и обработки данных до их интерактивной визуализации и интерпретации результатов. Основой для обучения являются компетенции, сформированные при изучении дисциплин «Алгоритмы и структуры данных», «Основы и методологии программирования». Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к дисциплинам профилизации «Программное обеспечение информационных систем» компонента учреждения образования. Программа составлена с учётом межпредметных связей с учебными дисциплинами. Дисциплина «Технологии анализа и визуализации данных» непосредственно связана с дисциплинами:  «Дискретная математика и математическая логика», «Методы оптимизации» «Алгоритмы и структуры данных», «Основы и методологии программирования». Теоретические основы, излагаемые в указанных дисциплинах, используются при реализации и оценке эффективности алгоритмов анализа данных, исследовательском анализе данных. Сформированные при изучении дисциплины «Технологии анализа и визуализации данных» компетенции являются основой для изучения дисциплины «Искусственный интеллект». Знания, полученные в учебной дисциплине, используются при изучении дисциплин специализации, при выполнении курсовых и дипломных работ, а также используются как инструментарий для моделирования и компьютерного решения задач ряда математических дисциплин, изучаемых на старших курсах.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/339182
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:Технологии анализа и визуализации данных

Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.