Інтелектуальні системи аналізу даних
Тип: Нормативний
Кафедра: статистики
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 8 | 32 | Квасній М. М. | ЕКк-42с |
Практичні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 8 | 32 | ЕКк-42с | Квасній М. М. |
Опис курсу
В сучасних умовах стрімко зростає попит на інформацію та інформаційні послуги. В зв’язку з цим технологія опрацювання інформації намагається використовувати найширший спектр технічних засобів і, передусім, комп’ютерну техніку та цифрові електронні засоби комунікації. На їх основі створюються обчислювальні системи і мережі не лише для накопичення та збереження, а й для перетворення інформації, зокрема, інтелектуального аналізу даних. Сучасні інформаційні ресурси, як сукупність даних та знань, розглядаються як одне з основних багатств кожної країни, як стратегічні ресурси, цінність яких постійно зростає. Це і актуалізує вивчення дисципліни «Інтелектуальні системи аналізу даних».
Дисципліна «Інтелектуальні системи аналізу даних» спрямована на вивчення теоретичних засад, методології та методів інтелектуального аналізу даних, використання навчальної інформації, багатомірного розвідувального аналізу, кластеризації даних за допомогою нечітких відношень, класифікації, прогнозування та технологій пошуку шаблонів даних, асоціаційних правил, OLАР-систем, Data Mining, нейронечітких систем.
Предметом навчальної дисципліни є методологія та технології інтелектуального аналізу соціально-економічних систем та багатовимірних даних.
Дисципліна «Інтелектуальні системи аналізу даних» є нормативною дисципліною зі спеціальності 051 «Економіка» для освітньої-програми підготовки бакалавра «Економічна кібернетика та бізнес-аналітика», яка викладається у 8 семестрі в обсязі 6 кредитів для денної форми навчання (за Європейською Кредитно-Трансферною Системою ECTS). Програма навчальної дисципліни складається з двох змістових модулів.
Курс має теоретичне, методологічне та конкретне прикладне значення.
Рекомендована література
Базова
1. Грабовецький Б.Є. Економічне прогнозування і планування: Навч. посібник. / Б.Є. Грабовецький. К.: центр навч. літератури, 2003 – 188 с.
2. Дюк В. Data Mining / В. Дюк, А. Самойленко. 2001. 368 с.
3. Квасній М.М. Аналіз фінансово-економічних систем на основі топології многовидів // Теорії мікро-макроекономіки: Збірник наукових праць/ МОНУ. Академія муніципального управління. Редкол.: Відп. ред. проф. Мальчин Ю.М., Ніколенко Ю.В., Київ, 2008. Випуск 31. Том 1. С.135-140.
4. Квасній М. М. Аналіз та термодинамічне моделювання динаміки ринку валют. Вісник Університету банківської справи Національного банку України (м. Київ). 2012. № 1 (13). С. 245 – 248.
5. Квасній М.М. Економетричне прогнозування якості кредитного портфеля банку // Управління якістю активів у банках: монографія / авт. кол. ; за заг. ред. д-ра екон. наук, проф. Р. А. Слав’юка. К. : УБС НБУ, 2013. С.164-185.
6. Квасній М.М. Аналіз та особливості динаміки бюджету України в умовах трансформаційних змін. Соціально-економічні проблеми сучасного періоду України: зб. наук. пр. / ДУ «Інститут регіональних досліджень імені М. І. Долішнього НАН України». Львів, 2018. Вип. 2 (130). С.19–25.
7. Квасній М.М., Чемерис Р.В. Оцінка впливу невизначеності на рівень корупції та економічне зростання: аналіз за розміром підприємств. Фінансовий простір. 2023. № 2 (50). С. 37 – 49. DOI: https://doi.org/10.30970/fp.2(50).2023.374849
8. Квасній М.М. Динаміка ІТ-галузі в умовах економічної нестабільності України: аналіз та моделювання. Acta Academiae Beregsasiensis. Economics. 2024. № 6. С. 45 – 55. (DOI: https://doi.org/10.58423/2786-6742/2024-6-45-55)
9. Mariya Kvasniy. Models for assessment of the borrower’s credit ability: Z-score diagnosing the financial health of enterprises. Innovative educational technologies: european experience and its application in training in economics and management: Proceedings of scientific and pedagogical internship (May 20 – June 30, 2024, Riga, Latvia). Riga, Latvia: Baltija Publishing, 2024. P. 60-64.
10. Мулеса О.Ю. Інформаційні системи та реляційні бази даних: Навч. посібник. Електронне видання, 2018. 118 с.
11.Ситник В.Ф. Системи підтримки прийняття рішень: Навч. посібник. К.: КНЕУ, 2004. 614с.
Допоміжна
12. Lee J., Mazzoleni P., Sairamesh J., Touma M. System and method for planning and generating queries for multi-dimensional analysis using domain models and data federation, 2008. United States Patent: US 2008/7337170 B2.
13. Mariya Kvasniy. The integration of methods ARIMA and of leading indicators for forecast of quality of loan portfolio banking// VII Międzynarodowa Konferencia Naukowa im. Profesora Aleksandra Zeliasia na temat „Modelowanie i prognozowanie zjawisk społeczno-gospodarczych”, 7-10maja 2013 r. Streczchenia referatuw. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Zakopane, Polska, 2013. – P. 21.
14. Mariya Kvasniy, Artem Laznya. Diagnosing trends of quality of bank’s loan portfolio. Management and Development of Financial Systems in Eastern European Countries Current State and Problems: Cracow University of Economics. Cracow, 2013. P.183-193.
15. Kvasniy Mariya, Tymergazina Veronika. Innovative technologies of forecasting on the example of the budget of Ukraine in the conditions of transformation // Information Technology for Practice 2018: Selected Papers of the XXI International Conference on Information Technology for Practice 2018, October 17-18, 2018, Ostrava, Czech Republic.- P. 93-107.
16. Qwaider W. Q. Apply On-Line Analytical Processing (OLAP) With Data Mining For Clinical Decision Support // International Journal of Managing Information Technology (IJMIT) Vol. 4, No. 1, 2012 P. 25–37.
17. Tsois A., Karayannidis N., Sellis T. MAC: Conceptual data modeling for OLAP //Proc. of the International Workshop on DMDW. 2001. С. 28–55.
Інформаційні ресурси
18. Технології та Інновації › BI – бізнес-аналітика IT-Enterprise. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.it.ua.
19. Бізнес-аналіз підприємства: методи і інструменти аналізу вимог. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.slideshare.net/alegre380/ss-27876870.
20. ІТ-технології та бізнес-аналітика – Економіка та суспільство. Режим доступу: www.economyandsociety.in.ua/journal/15_ukr/143.pdf.
21. Портал EUROPA, секції інформаційне суспільство, освіта, дослідження і технології. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http: // еuropа. eu. Int / pol / educ / index_en.htm.
22. Освітні ресурси України. http://meta-ukraine.com/topics.asp?t=12.
23. Міжнародна освітня та ресурсна мережа. http://www.kar.net/-iearn.
24. Наукові журнали . http://www.karelia.ru/psu/-eflov/online/e.html.
25. Бібліотечний світ України. www.ukrlib-world.kiev.ua
26. Бібліотеки світу. http://staffweb.library.van-derbilt.edu/breeding/
27. Наукова бібліотека НаУКМА. http://www.ukma/kiev.ua/ukmalib
28. Національна бібліотека України ім. В.І.Вернадського http://www.nbuv.gov.ua
29. Науково-технічна бібліотека. Читальня on-line. http://library.tu.edu.te.ua
30. Міжнародний центр перспективних досліджень в Україні http://www.icps.kiev.ua/
31. Офіційний сайт Державної служби статистики України. Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua/