Data Mining (Очереті ...

Метою викладання навчальної дисципліни “Data mining” є формування системи фундаментальних знань щодо процесу виокремлення, дослідження та моделювання великих обсягів даних для виявлення невідомих до цього структур з застосуванням статистичних та математичних методів.

Основними завданнями вивчення дисципліни “Data mining” є:

– засвоєння професійної термінології в сфері Data mining (інтелектуального аналізу даних);

– знайомство з поняттям про дані, їх характеристиками, можливими форматами зберігання даних;

– оволодіння статистичними та кібернетичними методами Data mining;

– вироблення навичок застосування методів інтелектуального аналізу даних за допомоги мови програмування для статистичної обробки даних R.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

– основні поняття Data mining;

– класифікацію методів та стадій Data mining;

– завдання Data mining;

– основні поняття мови програмування для статистичної обробки даних R.

вміти:

– проводити пошук у великих обсягах даних неочевидних, об’єктивних та корисних на практиці закономірностей;

– застосовувати статистичні та кібернетичні методи Data mining;

– проводити інтелектуальний аналіз даних за допомоги мови програмування для статистичної обробки даних R.

Згідно з вимогами освітньо-професійної програми студенти повинні досягти таких результатів навчання (компетентностей):

-   загальні компетентності: здатність розв’язувати складні завдання і проблеми у сфері соціально-економічних відносин, що передбачає проведення досліджень та характеризується невизначеністю умов та вимог, здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу; здатність до пошуку, оброблення та аналізу інформації з різних джерел із використанням інформаційних та комунікаційних технологій; здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях; здатність до креативного та критичного мислення, до адаптації та дій в нових ситуаціях;

-   фахові компетентності: здатність описувати процеси і явища на основі теоретичних та прикладних моделей, аналізувати і змістовно інтерпретувати отримані результати; здатність застосовувати комп’ютерні технології обробки даних, здійснення аналізу інформації та підготовки аналітичних звітів; здатність використовувати аналітичний та методичний інструментарій для обґрунтування прийнятих рішень; здатність до використання економіко-математичних методів до аналізу економічного об’єкта за допомогою надбаних знань та відповідних спеціальних методів.

Міждисциплінарні зв’язки: викладанню курсу передує вивчення дисциплін “Економічна кібернетика”, “Моделювання економіки”, “Прогнозування соціально-економічних процесів”, “Системи прийняття рішень”, “Інформатика”.

Після вивчення курсу “Економічна кібернетика” студент повинен знати основні концептуальні поняття економічної кібернетики, вміти застосовувати системний підхід при описі й дослідженні складних систем, вміти визначати клас математичних моделей для аналізу та синтезу відповідної економічної системи або процесу.

Після вивчення курсу “Моделювання економіки” студент повинен володіти теоретичними знаннями про якісні властивості економічних систем, кількісні взаємозв’язки та закономірності економічного розвитку, володіти методологією та методикою побудови, аналізу та застосування математичних моделей економічних процесів та явищ як в галузі мікроекономіки, так і в галузі макроекономіки.

Після вивчення курсу “Прогнозування соціально-економічних процесів” студент повинен володіти базовими знаннями з основ застосування методів прогнозування соціально-економічних процесів, знати види прогнозів соціально-економічних процесів, вміти здійснювати декомпозиційний аналіз соціально-економічних явищ, що представлені часовим рядом.

Після вивчення курсу “Системи прийняття рішень” студент повинен володіти принципами побудови систем прийняття рішень як нового покоління інформаційних систем, володіти сучасними інформаційними технологіями та програмно-технічними реалізаціями систем прийняття рішень, вміти працювати із прикладним програмним забезпеченням, яке застосовується для збору та аналізу первинної управлінської інформації, вміти використовувати існуючі інформаційні ресурси Інтернет для вирішення завдань управління системами прийняття рішень в економіці.

Після вивчення курсу “Інформатика” студент повинен володіти системою знань про організацію обчислювальних процесів на персональних комп'ютерах та їх алгоритмізацію, програмне забезпечення персональних комп'ютерів і комп'ютерних мереж, вміти працювати з основними видами функцій а також з масивами даних у програмному забезпеченні Microsoft Excel та спеціальному програмному забезпеченні.