KZ

Современные технологии анализа и прогнозирования данных, курсовая работа

  • Целью изучения дисциплины является: получение знаний и практических навыков по основам анализа и прогнозирования деятельности пред-приятия с использованием современных технологий. Содержание основных разделов: предварительный анализ данных. Целостность и очистка данных; методы представления и прогнозирования данных. Графические формы представления данных. Система управления реляционной базой данных (RDBMS); формирование теоретических знаний и практических навыков анализа и экономической интерпретации информации с помощью прогнозно-аналитических методов и приемов; размерность числовых данных. Числовые характеристики данных для прогнозирования. база данных NoSQL; методологические принципы и подходы моделирования экономических задач посредством математико-аналитического анализа, теоретические основы принятия управленческих решений по-средством статистического анализа, методы обработки аналитической информации. Результаты обучения: работать с большими массивами данных промышленного предприятия, их систематизации и экономической интерпретации; моделировать бизнес-процессы и использовать методы реорганизации бизнес-процессов в практической деятельности предприятия; решать задачи анализа и прогнозирования данных промышленных предприятий; использовать отечественный и зарубежный опыт по принятию прогнозных решений; формулировать представление о моделировании поведения реальных производственных систем предприятия; использовать инструменты визуализации и обработки данных при решении профессиональных задач.
  • Образовательная программа 6B04110 Маркетинг в отраслях промышленности
  • ВУЗ Карагандинский технический университет имени Абылкаса Сагинова
  • Кредитов 6
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 4
  • Семестр 7
Top