Аналіз даних і процесів
Спеціальність: Комп'ютерні технології та системи видавничо-поліграфічних виробництв
Код дисципліни: 7.186.01.E.019
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Інформаційні технології видавничої справи
Лектор: д.т.н., професор Ткаченко Роман Олексійович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
загальні компетентності:
1. Здатність до пошуку, оброблення та аналізу
інформації з різних джерел.
2. Здатність приймати обґрунтовані рішення.
3. Здатність критично осмислювати проблеми
видавництва і поліграфії та на межі галузей знань, а також
перспективних напрямів розвитку галузі.
фахові компетентності:
1. Здатність організовувати діяльність та ефективно
керувати установами/підрозділами у сфері видавництва та
поліграфії.
2. Здатність сприймати і набувати нові знання, що відповідають тенденціям розвитку інтелектуалізованих систем в поліграфії та інших галузях, та інтегрувати їх з раніше здобутими знаннями.
3. Здатність здійснювати розробку ефективних інформаційних й організаційних рішень, спрямованих на впровадження у виробництво інноваційних розробок.
4. Здатність оцінювати та забезпечувати якість
виконуваних робіт.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі програмні результати навчання:
Результати навчання Методи навчання і викладання Методи оцінювання рівня досягнення результатів навчання
1. Знання, що забезпечать здатність аналізувати та критично осмислювати проблеми та задачі в галузі комп’ютерних технологій видавничих систем та поліграфічних виробництв.
2. Знання і розуміння наукових принципів, що лежать в основі розробки та використання комп’ютерних технологій та інформаційних видавничих систем.
3. Уміння керувати процесами підготовки, обґрунтування, провадження, організації та контролю виробництва електронних мультимедійних видань, використовувати знання сучасних технологій їх виготовлення.
4. Проектувати та розробляти інтерактивні медіа та їх окремі елементи, опрацьовувати мультимедійний контент.
5. Знання і розуміння основ аналізу і оцінки проблем та завдань, вирішення яких сприяє підвищенню ефективності використання інформаційних ресурсів в галузі поліграфії і мультимедіа.
6. Знати і розуміти принципи побудови та функціонування інтегрованих систем інтелектуального аналізу даних та особливостей застосування їх компонентів в поліграфії.
7. Використовувати сучасні інформаційні джерела національного та міжнародного рівня для оцінки стану вивченості об’єкту досліджень і актуальності наукової проблеми.
8. Здатність формулювати та вдосконалювати важливу дослідницьку задачу, для її вирішення збирати необхідну інформацію та формулювати висновки, які можна захищати в науковому контексті.
9. Нести відповідальність за розвиток професійного знання і практик, оцінювання стратегічного розвитку команди, формування ефективної кадрової політики.
10. Розробляти та виконувати проекти видавничо-поліграфічного виробництв та систем їх інженерно-технічного забезпечення з врахуванням інженерних, правових, економічних, екологічних та соціальних аспектів,
здійснювати їх інформаційне та методичне забезпечення.
11. Здійснювати управління складною діяльністю у сфері видавництва та поліграфії, організовувати та вдосконалювати діяльність видавничо-поліграфічних виробництв, розробляти плани і заходи з їх реалізації, забезпечувати якість, та розраховувати техніко-економічну ефективність виробництва.
12. Застосовувати сучасні експериментальні та математичні методи, інформаційні технології та спеціалізоване програмне забезпечення для досліджень і розробок у сфері видавництва та поліграфії.
13. Відшуковувати необхідні дані в науковій літературі, базах даних та інших джерелах, аналізувати та оцінювати ці дані.
14. Уміння спілкуватись, включаючи усну та письмову комунікацію українською та іноземною мовами (англійською, німецькою, італійською, французькою, іспанською).
15. Здатність усвідомлювати необхідність навчання впродовж усього життя з метою поглиблення набутих та здобуття нових фахових знань.
16. Здатність відповідально ставитись до виконуваної роботи, самостійно приймати рішення, досягати поставленої мети з дотриманням вимог професійної етики.
• Виконання практичних робіт та їх захист.
• Написання розрахунково-графічної роботи • Оцінювання практичних робіт.
• Оцінювання розрахунково-графічних робіт.
• Тестування.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Супутні і наступні навчальні дисципліни
• Автоматизація обробки текстової та графічної інформації
• Виконання магістерської кваліфікаційної роботи
Короткий зміст навчальної програми: Навчальна дисципліна є складовою циклу професійної підготовки фахівців другого магістерського рівня освіти. Пропонований навчальний курс забезпечить студентам здобуття поглиблених теоретичних та практичних знань, умінь та розуміння, що відносяться до сучасних напрямків в розвитку інформаційних технологій. Знання отримані в процесі вивчення даної дисципліни базуються як на класичних теоремах і методах лінійної алгебри, прикладної статистики, так і на сучасних алгоритмах машинного навчання.
Опис: Основні поняття в галузі ІАД, Data Mining, Business Intelligence, класифікація та порівняльна характеристика основних методів, практичне застосування.
Дані. Типи даних. Методи представлення і опрацювання даних. Великі дані. Передоброблення даних.
Обчислювальний інтелект. Складові обчислювального інтелекту. М’які обчислення.
Базові методи обчислювального інтелекту . Нечітка логіка. Алгоритми глобальної оптимізації.
Штучні нейронні мережі. Основні парадигми. Недоліки класичних нейромережевих методів в умовах великих даних.
Модель геометричних перетворень. Нейроподібні структури моделі геометричних перетворень (НС МГП).
Високошвидкісний обчислювальний інтелект на НС МГП.
Моделі нечіткої логіки на НС МГП.
Методи та критерії оцінювання: 1. Виконання практичних робіт та їх захист.
2. Написання розрахунково-графічної роботи
3. Екзамен.
Критерії оцінювання результатів навчання: Максимальна оцінка в балах – 100;
Поточний контроль (практичні роботи) – 20;
Поточний контроль (розрахунково-графічна робота) – 10.
Екзаменаційний контроль (письмова компонента) – 40.
Екзаменаційний контроль (усна компонента) – 30.
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: Аналіз даних та знань : навчальний посібник / Литвин В. В., Пасічник В. В., Нікольський Ю. В. ? Львів : Магнолія-2006 , 2021. ? 276 с.
Інтелектуальний аналіз даних : навчальний посібник / А. О. Олійник, С. О. Субботін, О. О. Олійник. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2012. – 278 с.
Черняк О. І. Інтелектуальний аналіз даних : підручник / О. І. Черняк, П. В. Захарченко. – К. : Знання, 2014. – 599 с.
A. Agresti. Statistical methods for social sciences. Boston: Pearson, 2018.
Zumel N., Mount J. Practical Data Science with R. - Manning Publications Co., 2014. – 417 p.
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).