Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины является закрепление и углубление знаний студентов путем приобретения ими практических навыков использования современных информационных и вычислительных технологий для обработки, анализа и визуализации данных, полученных в результате аналитического научно-технического обзора.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Освоение инструментов анализа данных:
- Изучение основных методов и приемов обработки больших объемов информации, включая статистический анализ, моделирование и визуализацию данных.
- Овладение современными инструментами программного обеспечения для автоматизированной обработки данных (например, Python, MATLAB, Excel).
- Формирование компетенции в работе с информацией:
- Закрепление навыков самостоятельного поиска, отбора и структурирования актуальной информации в рамках выбранной предметной области.
- Организация базы данных и подготовка электронных архивов публикаций, проектов и разработок.
2. Применение знаний на практике:
- Реализация полученных теоретических знаний на конкретных примерах из реальных научных областей.
- Выполнение заданий, направленных на применение информационных технологий для анализа конкретных проблем предметной области.
3. Разработка проектных решений:
- Создание небольших прикладных проектов, демонстрирующих умение применять изученные технологии и методы анализа данных.
- Проведение демонстрационных занятий, посвященных применению специализированных программных продуктов для решения типовых задач аналитики.
4. Подготовка к профессиональной деятельности:
- Развитие навыков коллективной работы над проектами, организация командной проектной деятельности.
- Формирование готовности к решению комплексных задач, возникающих в практической деятельности специалиста.
Краткое содержание дисциплины
Дисциплина посвящена освоению студентами методов и технологий обработки и анализа данных, полученных в ходе аналитического научно-технического обзора. Студенты знакомятся с современными инструментальными средствами автоматизации анализа, такими как специализированные программы и языки программирования (Python, MATLAB, Excel). Они учатся самостоятельно выбирать и обрабатывать необходимые информационные ресурсы, организовывать электронные архивы данных и создавать наглядные презентации результатов своей работы. Особое внимание уделяется формированию навыков проектирования, разработки и реализации малых прикладных проектов, демонстрирующих способность решать практические задачи с использованием информационных технологий. Практическое обучение включает работу над индивидуальными заданиями и групповыми проектами, направленными на приобретение устойчивых компетенций в сфере анализа и управления большими объемами данных.