Текстовый блок
АННОТАЦИЯ К РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЕ ДИСЦИПЛИНЫ
«БАЗЫ ДАННЫХ»
1. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы
Дисциплина включена в базовую часть профессионального цикла ООП.
К исходным требованиям, необходимым для изучения дисциплины «Базы данных», относятся знания, умения и навыки, сформированные в процессе изучения дисциплины школьной программы «Информатика», а так же дисциплин математического и профессионального циклов: «Программирование», «Объектно-ориентированный анализ и программирование», «Дискретная математика», «Математический анализ».
Изучение данной дисциплины является основой для последующего изучения дисциплин профессионального цикла ООП: «Корпоративные информационные и коммуникационные системы», «Информационные системы управления компанией» и др.
2. Цель изучения дисциплины
Основная цель изучения дисциплины «Базы данных» - формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков по работе с базами данных: построение баз данных, их поддержка и сопровождение.
3. Структура дисциплины
• Основные понятия баз данных, структур данных и систем управления базами данных,
• Физический уровень хранения данных и файловые системы,
• Реляционная модель и реляционные СУБД,
• Псевдореляционные, не реляционные и постреляционные (объектно-ориентированные) СУБД,
• Коллективный доступ к данным;
• Жизненный цикл, разработка, поддержка и сопровождение баз данных;
• Сетевые, распределённые и параллельные базы данных;
• Специализированные машины и системы баз данных.
4. Основные образовательные технологи
Технология дистанционного обучения, технология объяснительно-иллюстративного обучения, технология развивающего обучения, технология проблемного обучения, технология информационного обучения, технология организации самостоятельной работы, технология постановки цели, технология развития критического мышления.
5. Требования к результатам освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:
• способен находить организационно-управленческие решения и готов нести за них ответственность (ОК-8);
• использовать современные стандарты и методики, разрабатывать регламенты деятельности предприятия (ПК-8);
• использовать современные стандарты и методики, разрабатывать регламенты для организации управления процессами жизненного цикла ИТ-инфраструктуры предприятий (ПК-9);
• организовывать взаимодействие с клиентами и партнерами в процессе решения задач управления жизненным циклом ИТ-инфраструктуры предприятия (ПК-10);
• проектировать и внедрять компоненты ИТ-инфраструктуры предприятия, обеспечивающие достижение стратегических целей и поддержку бизнес-процессов (ПК-15).
В результате изучения дисциплины «Базы данных» студент должен:
Знать:
• основные модели структур данных (списки, иерархии, отношения, сетевые структуры);
• классификацию СУБД (по поддерживаемым моделям данных, по типам хранимой информации, по способу организации доступа, по архитектуре системы);
• основные предложения языка запросов SQL;
• об основных проблемах коллективного доступа к данным;
• основные понятия и принципы организации обработки транзакций (OLTP);
• о нереляционных СУБД и задачах, решаемых с их помощью;
• основные этапы жизненного цикла баз данных, поддержки и сопровождения, знать методику резервного копирования данных;
• о специализированных машинах баз данных и их системном программном обеспечении.
Уметь:
• реализовывать на практике сложные структуры данных (списки, иерархии, сети) средствами реляционной СУБД.
Владеть:
• методами построения, использования и поддержки баз данных.
6. Общая трудоемкость дисциплины
3 зачетных единицы (108 академических часов).
7. Формы контроля
Промежуточная аттестация – экзамен.
АННОТАЦИЯ К РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЕ ДИСЦИПЛИНЫ
«ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ»
Цель: изучить теоретическую базу в сфере интеллектуальных методов анализа и приобрести разнообразные практические навыками, которые позволят слушателям непосредственно участвовать в реализации программ и проектов, связанных с информационными технологиями поддержки принятия решений.
Задачи:
- Изучить технология хранения данных при принятии решений
- Хранилище данных (Data Warehousing) в виде ненормализованных баз данных;
- Многомерные системы управления базами данных - МСУБД
- приобрести навыки Аналитические возможности Analysis Manager;
- изучить методы Интеграция Web - технологии и технологии Хранилища;
- получить представление об использовании системы сбалансированных показателей для оценки эффективности;
- получить представление об Ключевые факторы поддержки распределенных данных;
- Инструментальное средство Analysis Manager;
- Мастер построения модели DataMining:
- Специализированные средства представления отчетности.
Ожидаемые результаты:
В результате изучения дисциплины слушатели должны:
- знать правила создание транзакционных и мгновенных публикаций;
- знать методы построения многомерного куба;
- уметь использовать инструментальное средство Data Transformation Services для заполнения хранилища данных;
- приобрести навыки проектирования хранилища средствами ненормализованной базы данных;
- уметь осуществлять экспорт данных из кросс-таблицы в файлы форматов MS Excel, MS Word и HTML;
- уметь выполнять операции с таблицами;
- уметь работать с клиентскими модулями;
- знать способы публикации данных срезов кубов на Web;
- знать функционал специализированных средств доступа к хранилищам и генерации отчетности (Юниверс).
АННОТАЦИЯ К РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЕ ДИСЦИПЛИНЫ «ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ»
1. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы
Дисциплина включена в вариативную часть математического и естественнонаучного цикла ООП.
Дисциплина «Имитационное моделирование» занимает важное место в современном образовании и базируется на знаниях, полученных студентами в процессе изучения дисциплин: «Дискретная математика, «Математический анализ», «Исследование операций», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Программирование», «Общая теория систем».
Знания, умения и виды деятельности, сформированные в результате освоения дисциплины «Имитационное моделирование» потребуются при изучении дисциплин: «Электронный бизнес», «Программирование мобильных устройств».
2. Цель изучения дисциплины
Целью изучения дисциплины «Имитационное моделирование» является возможность дать студентам современные теоретические знания в области изучение методов имитационного моделирования и развить практические навыки построения моделей реальных экономических, социальных и производственно- технологических систем для проведения собственных научных исследований в финансово-экономической сфере и формирования, навыков принятия и реализации управленческих решений.
3. Структура дисциплины
Теоретические основы имитационного моделирования. Графические схемы имитационных моделей. Языковые средства имитационного моделирования. Внутренняя функциональная структура систем имитационного моделирования. Математический аппарат, используемый системой имитационного моделирования.
4. Основные образовательные технологии
В процессе изучения дисциплины используются технология дистанционного обучения, технология объяснительно-иллюстративного обучения, технология развивающего обучения, технология проблемного обучения, технология информационного обучения, технология организации самостоятельной работы, технология развития критического мышления, технология постановки цели, технология концентрированного обучения.
5. Требования к результатам освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных и профессиональных компетенций:
• использовать основные методы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности для теоретического и экспериментального исследования (ПК-19);
• использовать соответствующий математический аппарат и инструментальные средства для обработки, анализа и систематизации информации по теме исследования (ПК-20);
• готовить научно-технические отчеты, презентации, научные публикации по результатам выполненных исследований (ПК-21).
В результате изучения дисциплины обучающийся должен:
- знать основные методы моделирования случайных событий, величин, потоков событий и уметь использовать эти методы при решении конкретных задач;
- уметь строить имитационную модель системы массового обслуживания; формировать прогнозы развития конкретных сложных систем;
- владеть приемами построения программ имитационного моделирования на языках высокого уровня; навыками самостоятельной исследовательской работы.
6. Общая трудоемкость дисциплины
3 зачетные единицы (108 академических часов).
7. Формы контроля
Промежуточная аттестация – зачет.
Аннотация дисциплины "Компьютерное моделирование"
Цели и задачи дисциплины
Целью изучения дисциплины является формирование у студентов представления о методах математического и компьютерного моделирования как способах познания окружающего мира.
Задачами изучения дисциплины являются: знакомство студентов с различными видами моделей, основными понятиями моделирования и теоретическими положениями построения компьютерных моделей; овладение методикой проектирования моделей процессов и явлений окружающего мира; формирование у студентов умений использовать прикладные программные продукты для реализации моделей; развитие практических навыков использования компьютера при решении профессионально-практических задач
Основные дидактические единицы (разделы): Введение в компьютерное моделирование. Классификация моделей. Основные этапы моделирования. Проектирование и реализация компьютерных моделей. Решение задач с использованием компьютерного моделирования.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать: основные виды моделей и структур в информационном моделировании, основные этапы решения задач с использованием компьютерного моделирования.
уметь: строить компьютерные модели с использованием прикладного программного обеспечения и систем программирования, оценивать адекватность построенной модели заданным условиям и параметрам, проводить компьютерный эксперимент.
владеть: современными приемами формализации и построения математических, информационных, логико-семантических моделей, способами решения профессиональных задач с использованием компьютерного моделирования и вычислительного эксперимента
Виды учебной работы: лекции, семинарские занятия, лабораторные работы, мастер-классы, самостоятельная работа (изучение теоретического курса, работа в мини-группах над творческим проектом).
Изучение дисциплины заканчивается аттестацией в форме зачета.