Цели освоения дисциплины

Вид материала

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Корпоративные информационные системы и СУБД" предназначена для студентов четвёртого курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия». Целью изучения дисциплины является получение компетенций, необходимых и достаточных для проектирования и внедрения корпоративных информационных систем в организациях и предприятиях различных областей деятельности.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачётные единицы, 144 часа.

Содержание дисциплины

Корпоративные информационные технологии.

Введение. Понятие корпоративной информационной системы (КИС). Характеристики КИС. История развития КИС.
Системы класса MRP. История систем MRP. Структура MRP системы. Система планирования производственных мощностей. Основные функции MRP-систем.
Стандарт MRPII. Обзор основных принципов работы систем класса MRPII. Механизм работы MRPII-системы. Составление производственного плана и общего плана деятельности. Планирование потребности в материалах. Планирование потребности в производственных мощностях. Контроль выполнения производственного плана. Списки операций. Обратная связь и ее роль в MRPII-системе. Преимущества использования систем MRPII.
Системы класса ERP. Определение ERP. Отличие ERP от MRPII. Характеристические черты ERP-систем. Планирование производств всех типов в рамках одной системы. Обеспечение многозвенного производственного планирования. Расширение сферы интегрированного планирования ресурсов. Планирование и учет корпоративных финансов. Средства систем поддержки принятия решений.
Системы класса CRM и CSRP. Определение CRM. Рынок CRM. Категории продуктов класса CRM. Автоматизация деятельности торговых представителей. Автоматизация деятельности маркетинга. Автоматизация службы поддержки и обслуживания клиентов. Центры обработки вызовов. Управление территориально удаленными подразделениями или пользователями. Управление взаимоотношениями с партнерами. Техническая поддержка пользователей.
Системы электронного документооборота (СЭД). Определение СЭД. Место СЭД в корпоративной системе управления предприятием. Элементы СЭД как отдельные системы. Особенности внедрения СЭД. Примеры СЭД. Безопасность и идентификация в СЭД.

Системы управления базами данных.

OLAP. Введение в OLAP. Типичная структура хранилищ данных. Таблицы фактов. Таблицы измерений. Клиент-серверная архитектура OLAP. Технические аспекты многомерного хранения данных.
Технология Data Mining. Понятие Data Mining. Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining. Методы исследования данных в Data Mining. Примеры систем Data Mining. Кластеризация. Деревья решений. Представление результатов.

Разработка корпоративных информационных систем.

Модели жизненного цикла. Каскадная модель жизненного цикла. Спиральная модель жизненного цикла. Макетирование как способ уточнения требований. Жизненный цикл быстрой разработки приложений. Компонентно-ориентированная модель жизненного цикла. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207–99.
Внедрение КИС. Подготовка к внедрению. Разработка стратегии автоматизации. Анализ и реорганизация деятельности предприятия. Процесс внедрения. Процесс эксплуатации.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Хранилища данных»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели освоения дисциплины

Дисциплина «Хранилища данных» предназначена для студентов четвёртого курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия». Целью изучения дисциплины является изучение теоретических основ и принципов построения хранилищ данных, приобретение практических навыков аналитической обработки данных.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачётные единицы, 144 часа.

Содержание дисциплины

Хранилища данных. Рассматривается концепция систем складирования данных и хранилищ данных, основные причины ее возникновения и сферы применения, вводятся и обсуждаются основные понятия, приводятся примеры.
Архитектура хранилищ данных. Изучаются типовые архитектуры хранилищ данных, рассматривается глобальное хранилище данных, централизованное хранилище данных, распределенное хранилище данных, киоски данных, взаимосвязанные киоски данных, независимые киоски данных, корпоративная информационная фабрика, хранилище данных с архитектурой шины данных, федеральное хранилище данных. Обсуждаются основные типы хранилищ данных
Модель типового проекта создания хранилища данных. Описываются основные бизнес-функции процесса разработки хранилища данных и подробно излагаются бизнес-функции проектирования. Проектировщик хранилища данных должен иметь план проектирования хранилища данных. Знание бизнес-функции и бизнес-процедуры процесса проектирования хранилища данных являются хорошей основой для такого плана.
Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems) и хранилища данных. Вводится понятие систем деловой осведомленности, или систем бизнес-аналитики, рассматриваются основные требования к таким системам и архитектурные особенности таких систем. Подробно обсуждаются вопросы обеспечения информационной безопасности систем, проблемы их создания и возможные пути решения этих проблем. Показывается место хранилища данных при разработке систем бизнес-аналитики.
Метод моделирования "сущность-связь". Рассматриваются определение предметной области для хранилищ данных, метод моделирования "сущность-связь", нормальные формы отношений, процесс нормализации сущностей модели "сущность-связь", приводятся примеры построения диаграмм "сущность-связь".
Моделирование темпоральных (временных) данных в хранилищах данных. Рассматриваются вопросы логического моделирования темпоральных (временных) данных предметной области. Обсуждаются основные подходы к представлению времени в объектах модели предметной области, приводятся примеры.
Метод многомерного моделирования. Рассматриваются основы метода многомерного моделирования данных для ХД, вводятся и обсуждаются основные элементы многомерной модели и понятия метода. Приводятся примеры моделирования для основных схем.
Определение элементов модели хранилища данных.
11.
Создание физической модели хранилища данных. Рассматриваются вопросы формирования физической модели хранилища данных, кратко описываются объекты физической базы данных, представлен алгоритм формирования физической модели хранилища данных из логической модели на примере схемы "звезда".
Метаданные в хранилищах данных. Рассматривается определение метаданных для хранилища данных, описываются функции метаданных в хранилищах данных, вводится классификация метаданных для хранилищ данных, приводится пример моделирования логической модели метаданных для хранилища данных.
Проектирование и разработка процесса ETL. Рассматриваются общие принципы организации процесса извлечения, преобразования и загрузки данных (Extract, Transform, Load — ETL) для ХД, приводится классификация систем – источников данных, обсуждаются некоторые методы извлечения данных. Рассматривается методика проектирования ETL-процессов с использованием CASE-инструментов.
Создание модели хранилища данных на основе корпоративной модели данных. Рассматриваются вопросы проектирования хранилища данных на основе корпоративной модели данных организации. На примере разбирается методика такого проектирования.
Метод моделирования "Свод данных". Рассматривается метод моделирования хранилищ данных «свод данных». Объясняются основные понятия метода, приводятся примеры построения логических моделей для "свода данных".
Физическая модель хранилища данных: учет влияния транзакций, денормализация таблиц. Рассматриваются вопросы учета влияния транзакции при проектировании физической структуры хранилища данных и принципы денормализации на уровне моделирования логической и физической моделей данных.
Создание физической модели базы данных: проектирование производительности. Рассматриваются вопросы проектирования для обеспечения требуемого уровня производительности физической структуры хранилища данных на основе СУБД-ориентированных средств: индексов, секций, кластеров.
SQL в хранилищах данных: агрегация и суммирование. Рассматривается расширение диалектов SQL промышленных СУБД для агрегации и суммирования данных в хранилищах данных, приводятся примеры работы со схемой "звезда", содержащей аддитивные и полуаддитивные факты. Разбираются примеры использования расширения оператора SELECT для агрегации данных в ХД.
SQL в хранилищах данных: аналитическая обработка данных. Рассматривается расширение диалектов SQL промышленных СУБД для аналитической обработки данных в хранилищах данных. Изучаются статистические функции, ранжирующие функции, оконные функции в диалекте Transact-SQL СУБД MS SQL Server 2008. Разбираются примеры использования, в том числе для формирования отчетов и построения гистограмм.
Проектирование кубов данных. Рассматриваются основы проектирования кубов данных для OLAP-хранилищ данных, методика построения куба данных с помощью CASE-инструмента.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Модели и методы искусственного интеллекта»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Модели и методы искусственного интеллекта" предназначена для студентов четвертого курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия». Целью преподавания дисциплины является знакомство с основными направлениями и технологиями искусственного интеллекта. Основная задача дисциплины – обучить методам формализации и решения интеллектуальных задач. В результате изучения дисциплины студент должен знать основные подходы искусственного интеллекта, методы представления и решения интеллектуальных задач, принципиальные особенности инженерии знаний и построения интеллектуальных систем, основанных на знаниях, основные модели представления и использования знаний. В результате изучения дисциплины студент должен научиться понимать особенности интеллектуальных задач и применять изученные технологии для создания интеллектуальных систем.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

Содержание дисциплины

Понятие искусственного интеллекта. Структурный подход к понятию интеллекта. Основные исторические этапы в развитии подходов и методов искусственного интеллекта. Понятие интеллектуальной системы. Двойственность смыслового содержания понятия "интеллектуальный": бытовое – "близкий по уровню понимания и реакции к человеческому интеллекту" и специальное – "построенный по принципам и технологиям искусственного интеллекта". Способность к общению как элемент интеллектуальности. Применение методов искусственного интеллекта в создании прикладных систем. Направления искусственного интеллекта: классификация по используемым методам, классификация по предметным областям. Человеко-машинные системы решения сложных задач. Решение задач методом поиска в пространстве состояний. Решение задач методом редукции. Метод анализа средств и целей. Решение задач методом дедуктивного вывода. Логические системы. Метод резолюции и его применение для решения задач. Методы решения задач, использующие немонотонные логики, вероятностные логики. Понятие знаний как информации о способах решения задач. Данные и знания. Конструктивные особенности знаний. Сравнительный анализ двух подходов к решению задач: алгоритмического и основанного на применении знаний. Основная идея технологии инженерии знаний – отделение знаний от процесса их использования. Проблема представления знаний. Обзор основных моделей представления знаний: продукционная модель, фреймовая модель, логическая модель, семантические сети. Понятие языка представления знаний. Представление и применение нечетких знаний.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Экспертные системы»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Экспертные системы" предназначена для студентов четвертого курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия». Целью преподавания дисциплины является знакомство с технологией инженерии знаний. Основная задача дисциплины – обучить методам формализации знаний. В результате изучения дисциплины студент должен знать основные методы представления и применения знаний, принципиальные особенности инженерии знаний и построения интеллектуальных систем, основанных на знаниях, основные модели представления и использования знаний. В результате изучения дисциплины студент должен научиться применять изученные технологии для построения экспертных систем в разных прикладных областях.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

Содержание дисциплины

Понятие экспертной системы как программной системы, основанной на технологии применения конструктивной информации – знаний. Общие функциональные и структурные требования к экспертной системе: отделение знаний от механизма их использования, возможность коррекции и пополнения знаний, возможность объяснения получаемых решений. Понятие знаний. Знания в ЭВМ. Данные и знания. Конструктивные особенности знаний. Знания и факты. Процесс решения задачи с помощью знаний. Логический вывод. Достоверные (объективные) и эвристические (субъективные) знания. Декларативные и процедурные знания. Метазнания. Обзор основных моделей представления знаний: продукционная модель, фреймовая модель, логическая модель, семантические сети. Представление и применение нечетких знаний.

Основные программные и информационные блоки экспертной системы. Логический вывод как основа функционирования экспертной системы при решении пользовательских задач. Стратегии логического вывода. Функционирование экспертной системы с точки зрения основных подходов к решению задач: поиска в пространстве состояний и разложения задачи на подзадачи. Реализация логического вывода в разных моделях представления знаний. Системы полуавтоматического извлечения и приобретения знаний. Самообучающиеся системы. Категории пользователей экспертной системы и требования к интерфейсу.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Физическая культура»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Целью изучения дисциплины «Физическая культура» является формирование общекультурной компетенции:

«Владение средствами самостоятельного, методически правильного использования методов физического воспитания и укрепления здоровья, готовностью к достижению должного уровня физической подготовленности для обеспечения полноценной социальной и профессиональной деятельности (ОК-13)».

В ходе изучения дисциплины «Физическая культура» студенты усваивают знания научно-биологических и практических основ физической культуры и здорового образа жизни, понимание социальной роли физической культуры в развитии личности и подготовке ее к профессиональной деятельности, методы и средства развития физического потенциала человека (сила, быстрота, выносливость, гибкость, координация), законодательство Российской Федерации о физической культуре и спорту.

На основе приобретенных знаний у студентов формируются умения и навыки организации и проведения оздоровительных, профессионально-прикладных, спортивных занятий, физкультурно-спортивных конкурсов и соревнований - обеспечивающие сохранение и укрепление здоровья, психическое благополучие, развитие и совершенствование психофизических способностей, качеств и свойств личности, самоопределение в физической культуре.

Результаты освоения дисциплины «Физическая культура» достигаются за счет использования в процессе обучения интерактивных методов и технологий формирования данной компетенции у студентов:

Лекции с применением технических средств;

Проведение методико-практических занятий в форме групповых дискуссий;

Проведение учебно-тренировочных занятий на основе концепции «спортизации физического воспитания» и индивидуального подхода;

Вовлечения студентов в научно-методическую деятельность.

Компетенции приобретенные в ходе изучения физической культуры готовят студента к освоению профессиональных компетенций.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы.

Продолжительность изучения дисциплины – 6 семестров.

Blog

Аннотация дисциплины «Философия» для подготовки бакалавров по направлению 231000. 62 «Программная инженерия» Цели освоения дисциплины