Маркетингтік басқару
«Маркетингті
басқару» пәнінің оқу –әдістемелік кешені (ПОӘК) 5В051100 «Маркетинг» мамандығы бойынша Типтік бағдарламасы
негізінде құрастырылған
Новый государственный менеджмент
Дисциплина для 1 курса Магистратуры (научно-педагогическое направление) специальности ГМУ
Инновационный менеджмент: углубленный курс
Дисциплина для 1 курса Магистратуры (научно-педагогическое направление) специальности "Менеджмент"
Кәсіби қызметке кіріспе
Пәнінің оқу- әдістемелік кешені (ПОӘК), пәннің атауы PVK 2215 «Кәсіби мамандыққа кіріспе» , мамандық атауы 6В041 - "Менеджмент", Менеджмент кафедрасы
Қаланы реттеудің негіздері
Пәнінің оқу- әдістемелік кешені (ПОӘК) Пәннің атауы OG 3305 «Қаланы реттеудің негіздері», ББ5В051000 - «Мемлекеттік және ергілікті басқару»
Менеджмент кафедрасы
Кәсіби қызметке кіріспе
Пәнінің оқу- әдістемелік кешені PVK 2215 «Кәсіби мамандыққа кіріспе», мамандық 6В041 - "Менеджмент"
Менеджмент кафедрасы
Сбор и обработка больших данных (Data Mining, Big Data)
1.Сведения о преподавателе (-ях) и контактная информация). Алимагамбетова Айнагуль Зейнетуллаевна, к.ф.-м.н., тел.8-7172-278577 вн.192
2. Формат обучения: традиционный / дистанционный / смешанный (до 30% оффлайн, остальное - дистанционно).
3. Количество кредитов - 5
4. Пререквизиты дисциплины: Базы данных в ИС
5. Постреквизиты дисциплины: Выполнение дипломной работы
6. Характеристика дисциплины:
Курс знакомит обучающихся с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.
Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining.Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.
6.1 Цель изучения дисциплины
Познакомить обучающихся с теоретическими аспектами технологии Data Mining, методами, возможностью их применения, дать практические навыки по использованию инструментальных средств Data Mining