СДО ИПМЭиТ
  • Информационно-аналитические технологии в ГМУ (магистры, 2021/22)
    0%
  • Пред.
  • Данные курса
    Общее
    Этапы курсового проекта
    Промежуточная аттестация (очная, очно-заочная фо) _2021-22
    11_11_2021_Занятие (лекционно-практическое)
    Тест по теории
    Вопросы к ээкзамену
    Задачи
    Данные для задач
    Тест_доп_сессия
    Общая и дополнительная информация по курсу
    Лекционный материал_весь
    Примерный план практик
    Справочная информация по Excel
    РОССИЙСКИЕ РЕЙТИНГИ РЕГИОНОВ, РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ ПЛАНИРОВАНИИ
    Ссылки на возможные источники данных
    Портал "Открытые данные России"
    Портал открытых данных СПб
    Перечень ГИР
    Сдать работы с просроченным сроком сдачи
    Лекция 1. Практики 1-2
    1_Лекция
    Практика 1_2 Инструменты сбора и первичного анализа данных
    Файл данных для Пр.1
    Набор данных "Отчеты" для практики
    Отправить задание Практика1-2 Excel
    Дополнительные материалы по Excel
    Тест 1
    Лекция 2. Практики 3_4
    2_Лекция
    Практики 3_4 Корреляционный анализ_Теория и Задания
    Отправить задание Практика 3-4
    Практики 3-4 описание Корреляционный анализ
    Пакет анализа методическое пособие
    Тест 2
    Лекция 3. Практики 5_6
    3_Лекция
    Практики 5-6 Когнитивное моделирование. Матрицы парных сравнений
    Материалы - когнитивное моделирование
    Отправить задание Практика 5-6
    Тест 3
    Лекция 4. Практики 7_8
    4_Лекция
    4_Лекция_Когнитивное моделирование
    Материалы практик 7_ 8 Задачи линейной оптимизации
    Материалы практики 7_8_разбор задач_В
    Вебинар_Практика_Поиск решения
    Видео_Работа с надстройкой "Поиск решения"
    Видео_построение_модели
    Задачи_Поиск_решения
    Отправить решение
    Лекция 5. Практики 9_10
    5_Лекция
    5_Лекция_МАИ
    Саати_книга
    Метод анализа иерархий_доп_материалы
    Лекция 6. Практики 11_12
    6_Лекция
    6_Лекция_Data Mining
    5_Занятие (очно-заочная)_Когнитивная модель_Интеллектуальный анализ данных_дополнительно
    Задачи_МАИ
    Загрузить МАИ
    Тест_Темы 5_6
    Контрольная работа
    Лекция 7. Практики 13_14
    7_Лекция
    7_WizWhy. Data Mining _В
    Ссылка на скачивание WizWhy
    Материалы по изучению программы QlickSense
    Пособие по работе с Qlick Sense
    WizWhy
    Курсовое проектирование
    Курсовое проектирование
    Примеры к курсовому проектированию
    Курсовое проектирование
    Разбор курсового проекта _Групповая работа
    Примерный план курсового проекта
    Примеры к_пр
    Промежуточная аттестация
    Отправить курсовой проект
    Тест_практики
    Результаты семестра
    Контрольные работы и тесты
    1_Данные и информация. Введение в ИАТУ Лекция 1, Практики 1 и 2
    2_Единое информационное пространство в РФ. Методы сбора данных Лекция 2, Практики 3 и 4
    3_Интеллектуальный анализ данных
    4_ Интеллектуальный анализ данных (продолжение). И еще раз про большие данные
    5_Когнитивное моделирование. Когнитивные карты
    Лекция 9 Инструменты командной работы. Задачи МАИ
    11_Промежуточная аттестация
  • След.
  СДО ИПМЭиТ
    • Вход
    Навигация по сайту
    Информационно-аналитические технологии в ГМУ (магистры, 2021/22)
    В начало
    Перейти к основному содержанию

    Информация о курсе

    1. В начало
    2. Курсы
    3. Курсы структурных подразделений института
    4. Высшая школа государственного управления
    5. Магистратура
    6. Информационно-аналитические технологии в ГМУ (магистры, 2021/22)
    7. Описание

    Информационно-аналитические технологии в ГМУ (магистры, 2021/22)

    • Преподаватель: Калмыкова Светлана
    • Преподаватель: Конников Евгений Александрович
    Skill Level: Beginner
    Skill Level: Beginner

    Портал дистанционных образовательных технологий СПБПУ Петра Великого
    Политика конфиденциальности
    Политика обработки cookie

    При использовании материалов портала активная ссылка на источник обязательна

    Санкт-Петербургский политехнический университет

    Контакты:

    195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, дом 29, Научно-исследовательский корпус

    +7 (812) 906-15-19

    support@spbstu.ru

    sdo@spbstu.ru (проблемы с порталом)

    Мы в социальных ресурсах

    Мы используем cookies и рекомендательные технологии для улучшения работы сайта. Продолжая использовать этот сайт, Вы соглашаетесь на использование файлов cookie.