ИКНК
Корпоративные системы баз данных (v2)
0%
Пред.
Данные курса
Общее
Новостной форум
форум для обсуждений и вопросов по курсу
Рабочая программа учебной дисциплины
Правила текущей (ежемесячной) аттестации
Правила проведения зачета и экзамена
Вопросы к экзамену (2023.2024)
Вопросы к экзамену заочники декабрь 2020
Как работать с материалами курса?
Нестеров С.А. "Корпоративные системы баз данных"
Полубояров В.В. "Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных"
Нестеров С.А. "Базы данных. Интеллектуальный анализ данных"
Надстройки интеллектуального анализа данных Microsoft SQL Server 2008 для Microsoft Office 2007
Нестеров, С. А. Основы интеллектуального анализа данных. Лабораторный практикум : учебное пособие
Нестеров С. А. Основы интеллектуального анализа данных. Лабораторный практикум с использованием пакета программ WEKA.
Нестеров, С. А. Основы интеллектуального анализа данных. Лабораторный практикум
П. Брюс, Э. Брюс. Практическая статистика для специалистов Data Science
Анализ данных и процессов: Учебное пособие / Барсегян А.А., Куприянов М.С., Холод И.И
Список источников по теме DataMining
Образцы данных для анализа из книжки SQL Server 2008 DM
Книжка "Информационные системы интеллектуального анализа"
Замятин А.В. Введение в интеллектуальный анализ данных
Дьяконов А. Г. Анализ данных, обучение по прецедентам, логические игры, системы WEKA, RapidMiner и MatLab
Грас, Дж. Data Science. Наука о данных с нуля
Повышение точности классификации при помощи ансамблей моделей на платформе SQL Server 2008 R2
Учебная база данных AdventureWorks
Основные термины и определения
Экзамен январь 2023, 2024
Пробный тест на Safe Exam Browser
Вебинар для дистанционной работы
29 August - 4 September
Слайды к лекции 1
Лабораторная работа №1.
файлы к лабораторной работе № 1
Запись лекции 040920
5 September - 11 September
Слайды к лекции 2
Лабораторная работа №2.
Сдаем работу 2 (2022)
Фрагмент учебника Волк В. К. "Базы данных. Проектирование, программирование, управление и администрирование"
Доклад "Проектирование физической структуры баз данных для SQL Server 2008 - глубокий анализ"
Запись лекции 11.09.2020
12 September - 18 September
Слайды
Лабораторная работа №3 ч.1.
Запись лекции 180920 (ч.1)
19 September - 25 September
Слайды
Лабораторная работа №3 ч.2.
Сдаем работу 3 (части 1 и 2 разом) (2022)
Запись лекции 180920 (ч.2)
Запись лекции 25.09.20 (ч.1)
26 September - 2 October
Слайды
Лабораторная работа №4.
Лабораторная 4.1 (на триггер instead of)
Запись лекции 25.09.20 (часть 2)
Запись лекции 02.10.20 (часть 1)
Запись лекции 02.10.20 (часть 2)
Запись лекции 02.10.20 (часть 3)
3 October - 9 October
Слайды
OPENXML
Тип данных XML
Лабораторная работа №5.
Запись лекции 09.1020 (часть 1)
Справочник по языку XQuery (SQL Server)
10 October - 16 October
Пространственные данные
Лабораторная №6
А.Бондарь. Microsoft SQL Server 2012, раздел 4.7
Запись лекции 16.10.20
17 October - 23 October
Лекция "Темпоральные данные"
Лабораторная №7. Темпоральные данные
Скрипт к лабораторной работе № 7
Сдаем работу 7 (2021)
Запись лекции 23.10.20
Темпоральные таблицы | Microsoft Docs
Б.Б. Костенко, С.Д. Кузнецов История и актуальные проблемы темпоральных баз данных
24 October - 30 October
31 October - 6 November
Лекция 1. Введение. вер. 2019 г.
Слайды к лекции "Введение в Data mining. Аналитические службы SQL Server"
Слайды к лекции "Упрощенный алгоритм Байеса. Деревья решений. Линейная регрессия"
Лабораторная работа №1 по теме «Анализ данных в программе WEKA»
Сдаем работу 1 по WEKA
Запись лекции 06.11.20 ч.1
Запись лекции 06.11.20 ч.2
Запись лекции 13.11.2020 ч.1
Запись лекции 13.11.2020 ч.2
Обучающие видеоролики
Weka 3: Data Mining Software in Java
7 November - 13 November
Слайды к лекции "Анализ временных рядов. Кластеризация"
Слайды к лекции "Алгоритм взаимосвязей. Кластеризация последовательностей"
Лабораторная работа №2 по теме «Анализ данных в программе WEKA»
Запись лекции 20.11.20 ч.1
14 November - 20 November
Слайды к лекции "Алгоритм нейронных сетей. Алгоритм логистической регрессии"
Лабораторная работа №3 по теме «Анализ данных в программе WEKA»
Сдаем работы 2 и 3 по WEKA
Запись лекции 20.11.20 ч.2
21 November - 27 November
Слайды к лекции "Основы языка DMX"
Слайды к лекции "Создание структуры интеллектуального анализа"
Слайды к лекции "Основы языка DMX: создание и обработка модели"
Лабораторная работа №4 по теме «Анализ данных в программе WEKA»
Сдаем работы 4 и 5 по WEKA (осень 2021)
Запись лекции 27.11.20 ч.1
Запись лекции 27.11.20 ч.2
28 November - 4 December
Слайды к лекции " Основы языка DMX: запросы"
Слайды к лекции "Основы языка DMX: использование MS Naïve Bayes, Decision Trees и Linear Regression"
Сдаем работы 6 по WEKA и 10 и 11 по пособию (осень 2021)
Учебная база данных
Лабораторная работа №5 по теме «Анализ данных в программе WEKA»
Запись лекции 4.12.20 ч.1
Запись лекции 4.12.20 ч.2
5 December - 11 December
Слайды к лекции "Основы языка DMX: использование Microsoft Time Series и Microsoft Clustering"
Слайды к лекции " Основы языка DMX: использование Microsoft Association Rules и Microsoft Sequence Clustering"
Лабораторная работа №6 по теме «Анализ данных в программе WEKA»
Сдаем работы 12, 13 и 14 по пособию (осень 2021)
Запись лекции 11.12.20 ч.1
12 December - 18 December
Слайды к лекции "Основы языка DMX: использование Microsoft Logistic Regression и Microsoft Neural Network"
Сдаем работы 15 и 16 по пособию (осень 2021)
Запись лекции 11.12.20 ч.2
19 December - 25 December
Лабораторная работа по теме «Основы языка R для анализа данных»
Архив с набором данных для лабораторной работы
Описание лабораторной в формате Word
текстовый файл с названиями атрибутов (без атрибута класса)
Cписок часто используемых функций R
Сдаем работу по R (осень 2021)
26 December - 1 January
2 January - 8 January
Марина Тамбаум. Интеллектуальный анализ данных (на примере задачи классификации клиентов ОТП банка)
Набор данных "Клиенты ОТП банка". Скрипты для создания таблицы
Дарья Кабинетская.Прогнозирование выплаты по кредиту
Прогнозирование выплаты по кредиту. Набор данных
Михаил Кладкевич. Классификация спама
Классификация спама. Скрипт для создания исходной таблицы
Наталия Чистова. Классификация ирисов
Классификация ирисов. Набор данных
Классификация ирисов. Скрипт для создания исходной таблицы
Полина Пацульда. Классификация животных
Классификация животных. Набор данных
Классификация животных. Скрипт для создания таблиц
Рита Ахметзянова. Решение задачи классификации на основе результатов голосования
Классификация на основе результатов голосования. Скрипт для создания таблицы
Роман Гохман. Классификация грибов
Классификация грибов. Скрипты для создания таблиц
Юлия Хлобыстина. Анализ результатов анкетирования студентов
Павел Глушанок. Прогнозирование временных рядов
Евгений Сергеев. Использование алгоритма “Microsoft Time Series” для прогнозирования статистики приложений социальной сети Вконтакте.ру.
Алексей Руненков. Прогнозирование временных рядов
Алина Каган. Использование интеллектуального анализа данных на примере компании, работающей в сфере MICE-индустрии
Екатерина Вагина. Выявление ассоциативных связей между регионами поиска автомобилей.
Дмитрий Сизов. Сравнительный анализ алгоритмов классификации
Елена Дубовик. Прогнозирование авторского гонорара
Презентация к докладу Е.Курыкиной
Текст доклада Е.Курыкиной
9 January - 15 January
16 January - 22 January
23 January - 29 January
30 January - 5 February
След.
Боковая панель
ИКНК
Русский (ru)
Русский (ru)
English (en)
Вход
Навигация по сайту
Корпоративные системы баз данных (v2)
В начало
Перейти к основному содержанию
Информация о курсе
В начало
Курсы
Курсы структурных подразделений института
Высшая школа управления кибер-физическими системами
"Системный анализ и управление" и "Информационные системы и технологии"
Корпоративные системы баз данных (v2)
Описание
Корпоративные системы баз данных (v2)
Преподаватель:
Нестеров Сергей Александрович
Преподаватель:
Смолина Елена
Преподаватель:
Смолина Елена Михайловна
Skill Level
:
Beginner
Skill Level
:
Beginner