Інфопакет

Інструментарій розробки інформаційно-аналітичних систем

ДВС.3.02.05

Вибіркова дисципліна для ОП

Другий

2022/2023

3 Семестр

4

ПPH7. Визначати методологічні принципи та методи наукового дослідження галузі інформаційних технологій в залежності від об’єкту і предмету, використовуючи міждисциплінарний підхід. ПРН9. Оцінювати, класифікувати, обґрунтовувати та формувати вимоги до інформаційно-аналітичних систем, що створюються та впроваджуються, використовуючи різні методи та технології. ПРН10. Аналізувати, оцінювати і вибирати сучасні інструментальні та обчислювальні засоби, технології, алгоритмічні і програмні рішення для конкретної задачі в галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій. ПРН12. Розуміти, цілеспрямовано шукати, аналізувати і вибирати в інформаційно-довідникових та науково-технічних ресурсах і джерелах необхідні для рішення професійних і наукових задач сучасні досягнення науки і техніки з огляду на ціннісні орієнтири сучасного суспільства.

Дистанційне навчання

Знати: основи маніпулювання табличними даними, поняття реляційних баз даних та їх трансформацій, зокрема, нормалізації та денормалізації. Вміти: застосовувати на практиці інструментальні середовища програмування та обробки даних. Володіти навичками: візуального та мовного програмування.

Мета дисципліни – засвоєння базових знань та оволодіння навичками щодо використання інструментальних середовищ для розробки інформаційно-аналітичних систем, проведення бізнес-аналізу з метою підтримки прийняття рішень. Навчальна дисципліна “Інструментарій розробки інформаційно-аналітичних систем” є складовою освітньо-наукової програми підготовки фахівців за другим (магістерським) рівнем вищої освіти галузі знань 12 „Інформаційні технології” зі спеціальності 122 „Комп’ютерні науки” освітньо-наукової програми „Бізнес-інформатика”. Викладається у 1 семестрі 2 курсу в обсязі – 120 год. (4 кредити ECTS) зокрема: лекції – 34 год., консультації – 6 год., самостійна робота – 80 год. Завершується дисципліна – заліком.

1. Understanding Microsoft OLAP Architecture https://docs.microsoft.com/en-us/analysis- services/multidimensional-models/olap-physical/understanding-microsoft-olap-architecture 2. Soheil B. Expert Data Modeling with Power BI: Get the best out of Power BI by building optimized data models for reporting and business needs, 2020, 575p. 3. Roldan M.C. Learning Pentaho Data Integration 8 CE - Third Edition: An end-to-end guide to exploring, transforming, and integrating your data across multiple sources 2017, 501p. 4. Leskovec J. Mining of Massive Datasets / Jure Leskovec Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman // Stanford Univ. – 2010.

Лекції, самостійна робота.

Семестрове оцінювання: контрольна робота 1 – 30/18 балів;контрольна робота 2 – 30/18 балів. Підсумкове оцінювання (у формі заліку): форма проведення і види завдань: підрахунок балів за семестр.

Українська