Інфопакет

Інструментарій розробки інформаційно-аналітичних систем

ВК.4.03.01

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

1. Знати: основи маніпулювання табличними даними, поняття реляційних баз даних та їх трансформацій, зокрема, нормалізації та денормалізації. 2. Вміти: застосовувати на практиці інструментальні середовища програмування та обробки даних. 3. Володіти навичками: візуального та мовного програмування.

Мета дисципліни – засвоєння базових знань та оволодіння навичками використання інструментальних середовищ для розробки інформаційно-аналітичних систем, проведення бізнес-аналізу з метою підтримки прийняття рішень. В результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен: знати основні поняття стосовно OLAP-технології роботи із базами даних, розробки сховищ даних (Data Warehouse), OLAP-кубів моделювання; вміти застосовувати на практиці інструментальні середовища при проектуванні та розробці аналітичних інтегрованих інтерактивних звітів та панелей (dashboards), створювати та експортувати звідні (pivot) аналітичні таблиці різного призначення: від розгорнутих до максимально стиснутих (рівня KPI) із відображенням трендів.

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 op-timized 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. 5. Паклин Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Паклин Н.Б., Орешков В.И. // Питер, 2013. – 706 c.

Лекції, самостійна робота, контрольні роботи, залік.

- семестрове оцінювання: 1. Контрольна робота : РН 1.1, РН 1.2 –– 30/18 балів. 2. Контрольна робота: РН 2.1, РН 2.2 –– 30/18 балів. - підсумкове оцінювання (у формі заліку): максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом: 40 балів; результати навчання які будуть оцінюватись: PH1.1, PH1.2, PH2.1, PH2.2.

Українська