Тема 1. "Эволюция информационно-коммуникационных технологий и потенциал интеллектуального анализа данных"
- Эволюция информационно-коммуникативных технологий
- Базовые понятия интеллектуального анализа данных. Требования к информационным продуктам интеллектуального анализа данных.
- Обзор инструментария интеллектуального анализа данных.
Тема 2. "Концепция хранилищ данных и OLAP-систем"
- Системы поддержки принятия решений. Задачи систем поддержки принятия решений. База данных системы поддержки принятия решений. Неэффективность использования OLTP-систем для анализа данных в информационных системах, используемых в государственном и муниципальном управлении.
- Концепция хранилища данных Организация хранилищ данных. Очистка данных. Хранилища данных и анализ.
- Многомерная модель данных. Определение OLAP-систем. Концептуальное многомерное представление данных. Применение в государственном и муниципальном управлении.
Тема 3. "Big Data и Data Mining"
- Терминология интеллектуального анализа данных. Data Mining, Data Scientist, профиль частотности запросов. Структура Data Mining.
- Понятие Big Data. Свойства Big Data. Отличия Big Data от Data Mining. Использование индуктивного и дедуктивного подходов в Big Data и Data Mining. Особенности использования в государственном и муниципальном управлении.
Тема 4. "Основные задачи и классификация методов анализа данных"
- Этапы интеллектуального анализа данных. Общие типы закономерностей при анализе данных: ассоциации, последовательности, классы, кластеры, временные ряды. Группы задач анализа данных. Классификация методов Data Mining. Сравнительная характеристика методов Data Mining. Особенности использования в государственном и муниципальном управлении.
- Предварительная обработка данных. Проблема качества данных. Этапы очистки данных. Обнаружение аномалий.
- Постановка задачи классификации. Методы классификации. Постановка задачи кластеризации. Методы кластеризации. Особенности использования в государственном и муниципальном управлении.
Тема 5. "Инструменты Data Mining"
- Инструменты Data Mining. Бизнес-характеристики и технические характеристики.
- Классификация инструментов Data Mining. Наборы инструментов. Программное обеспечение Data Mining для поиска ассоциативных правил. Программное обеспечение для решения задач кластеризации и сегментации. Программное обеспечение для решения задач классификации. Программное обеспечение Data Mining для решения задач оценивания и прогнозирования.
- Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining. Особенности в государственном и муниципальном управлении.
Тема 6. "Работа со сложными системами"
- Мера важности объектов в сложных системах. Важность объекта в системе. Мера важности. Примеры введения меры важности объектов в сложных системах. Некоторые применения меры важности признаков в государственном и муниципальном управлении
Итоговая аттестация
