DID507 Datu ieguves pielietojumu vadība

Kods DID507
Nosaukums Datu ieguves pielietojumu vadība
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Profesionālais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Sergejs Paršutins, Arnis Kiršners
Kredītpunkti 3.0 (4.5 ECTS)
Daļas 1
Anotācija Datu ieguve ir tehnoloģija, kas apvieno tradicionālās datu analīzes metodes ar moderniem algoritmiem, lai apstrādātu lielus datu apjomus. Tas paver plašas iespējas šī virziena pielietošanai informācijas tehnoloģijas nozarē vadības plūsmu pētīšanā un ERP sistēmu moduļu pilnveidošanā. Kursa ietvaros tiek apskatītas datu ieguves dzīves cikls, datu ieguves pirmapstrādes tehnoloģijas, klasifikācijas un klasterizācijas metodes un algoritmi, asociatīvie likumi, mākslīgie neironu tīkli, laika rindu analīzes un apstrādes pieejas un ERP sistēmās pielietojamie lēmuma atbalsta moduļi. Šo datu ieguves tehnoloģiju izmantošana, kursa ietvaros, tiek sasaistīta ar vadības informācijas tehnoloģijas nozarē risināmajiem uzdevumiem..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Ievads priekšmetā un darba organizācija 2 0 0 0
Datu ieguves dzīves cikls un process. Modeļi un uzdevumu tipi. Biznesa modelēšana un datu ieguve 2 0 0 0
Datu pirmapstrādes tehnoloģijas 8 0 0 0
Līdzības un atšķirības mēri, un klasifikatoru veiktspēju vērtēšana 2 0 0 0
Klasifikācijas metodes un algoritmi IT sistēmu analīzei 8 0 0 0
Klasterizācijas metodes un algoritmi IT sistēmu analīzei 8 0 0 0
Asociatīvo likumu ieguves tehnoloģijas un pielietojumi 4 0 0 0
Regresijas uzdevumu pielietojums IT sistēmās 4 0 0 0
Īsu laika rindu analīze un prognozēšana IT sistēmās 4 0 0 0
Mākslīgo neironu tīklu pielietojums IT sistēmās 2 0 0 0
ERP sistēmās pielietojamie lēmuma atbalsta moduļi 4 0 0 0
Kopā: 48 0 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Sniegt zināšanas datu ieguves tehnoloģiju pielietošanā un izmantošanā, risinot informācijas tehnoloģiju uzdevumus.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Spēj definēt datu pirmapstrādes soļus, izvēlēties metodes un pielietot tās datu pirmapstrādei - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „Datu pirmapstrāde”
Spēj pielietot un analizēt datu klasifikācijas algoritmus - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „Datu ieguves klasifikācijas algoritmi”
Spēj pielietot un analizēt datu klasterizācijas algoritmus - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „Datu ieguves klasterizācijas algoritmi”
Spēj analizēt laika rindas ar regresijas metodēm un algoritmiem - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „Regresijas uzdevumu pielietojums IT sistēmās”
Spēj analizēt īsas laika rindas ar datu ieguves metodēm un algoritmiem - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „Īsu laika rindu analīze un pielietojums IT sistēmās”
Spēj interpretēt, risināt uzdevumus, kas saistīti ar asociatīvo likumu ieguves tehnoloģijām un diskutēt par uzdevuma risināšanas procesu un pielietotām metodēm - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „Asociatīvie likumi”. Diskusijas procesā students demonstrē zināšanas par secību ieguvi virkņu datos
Spēj pielietot nosvērtās summas metodi un analītiskās hierarhijas procesu, un analizēt šo metožu pielietojumu ERP sistēmās lēmuma atbalsta moduļos - Veiksmīga patstāvīgā darba izpilde par tēmu „ERP sistēmu pielietojums lēmuma atbalsta sistēmās”
Priekšzināšanas DID308 – Ievads datu ieguvē
Studiju kursa plānojums
Daļa KP EKPS Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 3.0 4.5 2.0 0.0 1.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]