Інфопакет

Інтелектуальна обробка даних в розподілених інформаційних середовищах

ВК 2.9

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2021/2022

8 Семестр

4

Використовувати інструментальні засоби розробки клієнт-серверних застосувань, проєктувати концептуальні, логічні та фізичні моделі баз даних, розробляти та оптимізувати запити до них, створювати розподілені бази даних, сховища та вітрини даних, бази знань, у тому числі на хмарних сервісах, із застосуванням мов веб-програмування; Виконувати паралельні та розподілені обчислення, застосовувати чисельні методи та алгоритми для паралельних структур, мови паралельного програмування при розробці та експлуатації паралельного та розподіленого програмного забезпечення; Використовувати знання та практичні навички з архітектури та технології розробки сучасних інтелектуальних програмних систем; Здійснювати оцінювання, вибір та використовувати інтелектуальні технології при розв’язанні практичних задач обробки структурованої та несруктурованої інформації в розподілених інформаційних та програмних середовищах.

Відсутні

У рамках дисципліни «Інтелектуальна обробка даних в розподілених інформаційних середовищах» розглядаються основи побудови розподілених інформаційних середовищ, технології розподіленої обробки даних, розподілені системи зберігання даних, розподілені системи збереження даних на основі технології блокчейну, політики узгодження даних, технології проектування та розробки розподілених систем, особливості інтелектуальної обробки даних в розподілених інформаційних середовищах, системи розподіленого штучного інтелекту, інтелектуальне багатокритеріальне оцінювання в розподілених середовищах, проблематика колективного експертного оцінювання в розподілених середовищах. Мета дисципліни - забезпечити формування у студентів теоретичних знань та практичних навичок інтелектуальної обробки даних в розподілених інформаційних середовищах з використанням сучасних наукових досліджень та програмного забезпечення, проектування та реалізації розподілених інтелектуальних систем.

1. Аксак Н.Г., Руденко О.Г., Гуржій А.М. Паралельні та розподілені обчислення: підручник. – Х.: Компанія СМІТ, 2009. – 480 с. 2. Волошин О.Ф., Мащенко С.О. Моделі та методи прийняття рішень: навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл. / О.Ф. Волошин, С.О. Мащенко. – 3-є вид., перероб. – К.: «Видавництво Людмила», 2018. – 292 с. 3. Гнатієнко Г. М., Снитюк В. Є. Експертні технології прийняття рішень: монографія. К. : ТОВ «Маклаут», 2008. 444 с. 4. Бойчук В. О. Комп’ютерні системи паралельної обробки даних : навч. посібник/ Бойчук В.О., Огнєвий О. В., Хмельницький Ю. В. – Хмельницький : ХНУ, 2013. – 215 с. 5. Кузьменко Б.В., Чайковська О.А. Технологія розподілених систем та паралельних обчислень. Навчальний посібник. – К.: Видавничий центр КНУКІМ, 2011 – 126 с. 6. Антоненко В. М. Сучасні інформаційні системи і технології: управління знаннями : навч. посібник / В. М. Антоненко, С. Д. Мамченко, Ю. В.Рогушина. – Ірпінь : Нац. університет ДПС України, 2016. – 212 с.

Лекції, лабораторні роботи, самостійна робота

Рівень досягнення всіх запланованих результатів навчання визначається за результатами написання письмових контрольних робіт, виконання лабораторних та самостійних ї робіт. Оцінювання студентів здійснюється впродовж семестру з усіх видів робіт. Загальний бал за семестр утворюється як зважена сума балів напрацьованих студентом за різними видами робіт. Максимальна кількість балів, яку може отримати студент за роботу в семестрі не перевищує 100 балів. Форма оцінювання - екзамен;. Максимальна кількість балів які можуть бути отримані студентом - 40 балів за 100-бальною шкалою. Якщо студент під час здачі екзамену отримав менше ніж 24 бали, то йому ставиться «незадовільно», а набрані бали не зараховуються. Студент не допускається до екзамену, якщо під час семестру набрав менше ніж 36 балів (менше 60% від максимально можливої кількості балів, які студент може отримати за роботу в семестрі).

Українська