Аналіз великих масивів даних і бази даних
Освітня програма: Геоінформатика (2 рівень)
Структурний підрозділ: Навчально-науковий інститут "Інститут геології"
Назва дисципліни
Аналіз великих масивів даних і бази даних
Код дисципліни
ВК 2.1
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
3 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
4
Результати навчання
Аналізувати особливості природних та антропогенних систем і об'єктів верхньої частини земної кори та її осадового шару. Застосовувати знання для вирішення проблемних питань і прийняття обґрунтованих рішень в питаннях тематичної обробки геологогеофізичних та геопросторових даних. Вміти спілкуватися з фахівцями та експертами різного рівня інших галузей знань, у тому числі в міжнародному контексті, в глобальному інформаційному середовищі. Планувати і здійснювати наукові експерименти, писати наукові роботи в сфері геоінформатики. Вміти здійснювати тематичну обробку й інтерпретацію геопросторових даних, отриманих різними методами дослідження геологічного середовища, розробляти відповідні алгоритми і програмні продукти, формувати бази геоданих, створювати веб-публікації картографічних даних. Розробляти та впроваджувати механізми територіального менеджменту, геопланування, здійснювати моніторинг регіонального розвитку, складати плани та програми.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Успішне опанування щонайменше одного курсу з керування або розробки баз даних, основ великих масивів даних.
2. Володіти навичками програмування, роботи з електронними таблицями, базами даних та іншими джерелами даних.
Зміст навчальної дисципліни
Відбувається ознайомлення з основами проектування систем інтелектуального аналізу даних, методами роботи з великими даними, побудовою специфічних структур баз даних (сховища даних, вітрини даних). Вивчаються загальні парадигми науки про дані (Data science), їх зв’язок з проектуванням баз даних, їх місце в сучасних системах підтримки прийняття рішень та аналізу даних. Студенти набувають практичних навичок інтелектуального аналізу атрибутивної інформації.
Рекомендована та необхідна література
1. Марченко О.О., Россада Т.В. Актуальні проблеми Data Mining: Навчальний посібник. — Київ. — 2017. — 150 с.
2. В.Пасічник, В.Резніченко Організація баз даних та знань. – К.: BHV, 2006.- 383 с.
3. Д.Ладичук, В.Пічура Бази геоінформаційних даних. – Херсон: ХДУ, 2007.- 103 с.
4. Інтелектуальний аналіз даних : лабораторний практикум : І–навч. посібник / О.Ю. Вінничук, І.С. Вінничук. – Чернівці : Чернівецький нац. ун-т, 2014. – 80 с.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, практичні заняття, консультації та самостійна робота.
Методи та критерії оцінювання
Контроль здійснюється за модульно-рейтинговою системою та передбачає: виконання 2 семестрових практичних проектів (де студенти мають продемонструвати якість засвоєних знань та вирішити поставлені задачі використовуючи окреслені викладачем методи та засоби), виконання 10 самостійних практичних робіт (де студенти мають продемонструвати якість засвоєних знань та вирішити поставлені задачі без обмеження інструментарію та техніки вирішення проблеми) та проведення 2 письмових модульних контрольних робіт. Підсумкове оцінювання проводиться у формі письмового іспиту.
Мова викладання
українська
Викладачі
Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами
Кафедри
Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни