У зібранні розміщено підручники, навчальні посібники, практикуми, матеріали до курсів лекцій, програми дисциплін, авторами або укладачами яких є науково-педагогічні працівники кафедри.
Переглянути
Перегляд Навчально-методичні матеріали (ІПЗЕ) за Ключові слова "Data Analytics"
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Коваль, Олександр Васильович; Федорова, Наталія Володимирівна; Варава, Іван Андрійович; Гагарін, Олександр Олександрович; Олєнєва, Ксенія Миколаївна; Мінералова, Валентина Олегівна
Підручник призначено для здобувачів вищої̈ освіти першого (бакалаврського) та другого (магістерського) рівнів за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення». Підручник є загальним для студентів денної та заочної форм навчання та надає допомогу з вивчення питань і при самостійній роботі по дисциплінах бакалаврського рівня «Сховища даних для бізнес аналітики» та магістерського рівня «Оброблення надвеликих масивів даних», «Інженерія даних та знань».
У підручнику приділено увагу сучасним аспектам при роботі з великими даними, виокремлюючи з них актуальні та необхідні студентам для засвоєння дисциплін.
Перший розділ підручника коротко розповідає про роль великих даних у сучасних житті та діяльності людини, а також яку роль відіграють великі масиви даних в енергетичній галузі.
Другий розділ підручника детально розглядає методи та технології обробки великих масивів даних, пояснюються принципи роботи, методи аналізу, техніки та алгоритми для візуалізації, представлення даних. Окремо в розділі розглядаються інструменти Data Science, як невід’ємна та важлива складова сучасної аналітичної діяльності. Також розглянуто поняття «сховища даних»: їх призначення та принципи роботи з ними.
У третьому розділі підручника розглядається поняття «знання», а також методи та засоби управління знаннями, тобто методи опису знань, онтологічні моделі та семантичне моделювання при роботі зі знаннями, та окремо розглядається мова SPARQL, як один із найпоширеніших інструментів для роботи зі знаннями.
В останньому – четвертому – розділі підручника детально розглядається поняття «семантичного вебу», зокрема: можливості автоматизації, налаштування та адаптації збору даних, а також аналіз та надання рекомендацій для прогнозних рішень.
Кожен розділ підручника містить контрольні питання до розділу та практичні завдання для студентів.