Цифровая аналитика

Целью курса является знакомство с общей концепцией использования цифровых технологий для эффективной деятельности социально-экономических систем в цифровой среде. Курс представляет основные подходы, нацеленные на формирование цифровых компетенций будущих специалистов компаний, стратегии поведения персонала в корпоративной цифровой среде, возможности использования современных цифровых технологий для решения задач профессиональной деятельности, в том числе возможностей интеллектуального анализа данных.

Курс состоит из трех модулей. В первом модуле «Компьютерные сети и системы» рассмотрены основы теории сетевой организации информационно-вычислительных распределенных систем и компьютерных сетей, вопросы архитектуры и иерархии сетевой организации. Во втором модуле «Бизнес-аналитика» представлены основные подходы и инструменты в области анализа данных, рассмотрены системы аналитической отчетности, вопросы визуализации данных. В третьем модуле «Язык R. Анализ данных в R» рассмотрены основы программирования на языке R, показаны возможности анализа данных в R.

Курс «Цифровая культура» включает четыре темы, объединенные в три раздела (модуля):

• Компьютерные сети и системы;
• Бизнес-аналитика;
• Язык R. .

Каждая тема начинается с обзора - видеолекции. Она также включает: теоретический материал (конспект), презентацию, оценочные средства - контрольные вопросы, задачи и тестовые задания, позволяющие контролировать  полученные слушателями знания, умения и навыки.

Второй и третий модули включают разбор практических ситуаций, позволяющие понять принципы выполнения практически х заданий.

Специального уровня подготовки не требуется. Более эффективно освоение курса при наличии базовых знаний в области цифровой грамотности, информационных технологий.

Введение

Модуль 1. Компьютерные системы и сети

1. Компьютерная сеть как основа корпоративной ИТ-инфраструктуры.
2. Основные принципы реализации коммуникационных процессов в компьютерных сетях.

Модуль 2. Бизнес-аналитика

1. Проектирование и разработка процесса извлечения, преобразования и загрузки данных.
2. Практические занятия.
   1. Практическое занятие 1. Анализ статистических данных
   2. Практическое занятие 2. Анализ неструктурированных данных.
   3. Практическое занятие 3. Моделирование данных. Обработка данных средствами BI.
   4. Практическое занятие 4. Визуалиация данных и подготовка аналитической отчетности.

Модуль 3. Язык R. Анализ данных в R.

1. Основы программирования на языке R.
2. Практические занятия.
   1. Практическое занятие 5. Установка R и R studio. Знакомство со средой программирования.
   2. Практическое занятие 6. Описательные статистики, построение графиков.
   3. Практическое занятие 7. Анализ номинативных данных.
   4. Практическое занятие 8. Экспорт результатов анализа.

Итоговая аттестация

Планируемые результаты, обеспечивающие достижение цели изучения дисциплины «Цифровая культура»:

• знание современных подходов к организации сетевой инфраструктуры предприятия;
• знание основ процесса преобразования и загрузки данных, представление об инструментах анализа данных;
• представление о возможностях анализа данных средствами языка R, знание синтаксиса и семантики языка R;
• умение формировать требования к сервисам для анализа данных;
• умение применять технологии анализа данных для решения практических бизнес-задач;
• умение осуществлять анализ данных с использованием BI-инструментов, языка R;
• владение навыками практического применения методов моделирования и визуализации данных для решения задач бизнес-анализа;
• владение навыками практического применения решения бизнес-задач на основе анализа данных средствами языка R.

• способность понимать принципы сетевой организации информационного обмена, принципы сбора, обработки и визуализации данных, владеть методами интеллектуального анализа данных для решения бизнес-задач.
• способность понимать и грамотно формулировать требования к сервисам для решения бизнес-задач на основе интеллектуального анализа данных, способность владеть культурой принятия управленческих решений на основе интеллектуального анализа данных для различных профессиональных областей.