Інтелектуальний аналіз даних

Спеціальність: Адміністрування систем кібербезпеки
Код дисципліни: 7.125.04.O.001
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Захист інформації
Лектор: Хома В.
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Ознайомлення студентів із завданнями інтелектуального аналізу даних, принципами аналітичного дослідження великих масивів інформації з метою виявлення нових раніше невідомих закономірностей і корисних знань, необхідних для прийняття рішень; огляд різних інструментальних засобів, які використовуються для аналізу даних.
Завдання: Здатність спілкуватися з представниками інших професійних груп різного рівня (з експертами з інших галузей знань / видів економічної діяльності).
Результати навчання: 1. Вільно спілкуватись державною та іноземною мовами, усно і письмово для представлення і обговорення результатів досліджень та інновацій, забезпечення бізнес/операційних процесів та питань професійної діяльності в галузі інформаційної безпеки та/або кібербезпеки. 2. Критично осмислювати проблеми інформаційної безпеки та/або кібербезпеки, у тому числі на міжгалузевому та міждисциплінарному рівні, зокрема на основі розуміння нових результатів інженерних і фізико-математичних наук, а також розвитку технологій створення та використання спеціалізованого програмного забезпечення. 3. Аналізувати, розробляти і супроводжувати систему аудиту та моніторингу ефективності функціонування інформаційних систем і технологій, бізнес/операційних процесів у сфері інформаційної та/або кібербезпеки в цілому. 4. Приймати обґрунтовані рішення з організаційно-технічних питань інформаційної безпеки та/або кібербезпеки у складних і непередбачуваних умовах, у тому числі із застосуванням сучасних методів та засобів оптимізації, прогнозування та прийняття рішень. 5. Ставити та вирішувати складні інженерно-прикладні та наукові задачі інформаційної безпеки та/або кібербезпеки з урахуванням вимог вітчизняних та світових стандартів та кращих практик.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Комп’ютерні методи високорівневого проектування пристроїв захисту Системи безпеки інтелектуальних об’єктів
Короткий зміст навчальної програми: Дисципліна присвячена принципам, моделям і методам інтелектуального аналізу даних, які можуть бути використані для вирішення широкого кола завдань в різних областях науки і техніки. Дисципліна виникла і розвивається на базі таких наук як прикладна статистика, машинне навчання, теорія баз даних та ін.
Опис: Основні поняття у галузі інтелектуального аналізу даних. Статистичні методи аналізу даних. Кореляційний і регресійний аналіз. Принципи інтелектуального аналізу даних. Вирішення задачі класифікації. Вирішення задачі класифікації. Вирішення задачі асоціації. Нейронні мережі та алгоритми їх навчання. Використання нечітких множин. Генетичні алгоритми.
Методи та критерії оцінювання: Поточний контроль на аудиторних заняттях проводиться з метою: • виявлення рівня знань студентів перед початком занять; • поточної перевірки засвоєння кожної теми, що вивчається; • оцінювання активності студента у процесі виконання лабораторних робіт; • перевірки виконання та змісту звітів із лабораторних робіт; • перевірки контрольних робіт. Підсумковий контроль здійснюється за результатами тестового контролю та усного опитування.
Критерії оцінювання результатів навчання: Виконання лабораторних робіт та захист звітів (35) Виконання контрольних робіт (15) Підсумковий семестровий контроль засвоєння теоретичного курсу (45 балів письмова і 5 балів усна компоненти).
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Черняк О.І. Інтелектуальний аналіз даних: підручник. – К: Знання, 2014. –599с. 2. Луис Педро Коэльо, Вилли Ричарт. Построение систем машинного обучения на языке Python. 2-е издание / пер. с англ. Слинкин А. А. – М.: ДМК Пресс, 2016. – 302 с.: ил. 3. Плас Дж. Вандер. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. — СПб.: Питер, 2018. — 576 с.: ил.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).