Мп оценка на политики и оценка на въздействие



Дата20.05.2017
Размер94.04 Kb.
Размер94.04 Kb.



Утвърдил: …………………..

Декан

Дата .............................

СОФИЙСКИ УНИВЕРСИТЕТ “СВ. КЛИМЕНТ ОХРИДСКИ”

Факултет: Философски


Специалност: (код и наименование)

Ф

Ф

А

8

4

0

1






Публична администрация



Магистърска програма: (код и наименование)

Ф

Ф

А

8

4

0

1

1

6



МП ОЦЕНКА НА ПОЛИТИКИ И ОЦЕНКА НА ВЪЗДЕЙСТВИЕ




УЧЕБНА ПРОГРАМА


И

3

0

1
Дисциплина:


Анализ и визуализация на данни
Преподавател: гл. ас. д-р Николай Нетов

Асистент: ……………………………………………….




Учебна заетост

Форма

Хорариум

Аудиторна заетост

Лекции

30

Семинарни упражнения




Практически упражнения (хоспетиране)




Обща аудиторна заетост




Извънаудиторна заетост

Реферат

20

Доклад/Презентация

20

Научно есе




Курсов учебен проект

20

Учебна екскурзия




Самостоятелна работа в библиотека или с ресурси

























Обща извънаудиторна заетост

60

ОБЩА ЗАЕТОСТ

90

Кредити аудиторна заетост

1

Кредити извънаудиторна заетост

2

ОБЩО ЕКСТ

3



Формиране на оценката по дисциплината1

% от оценката


















Workshops {информационно търсене и колективно обсъждане на доклади и реферати)

20%






Участие в тематични дискусии в часовете

20%






Портфолио/Курсов проект

30%






Изпит

30%







Анотация на учебната дисциплина:

Учебната дисциплина предоставя възможност на студентите да преживеят всички ключови етапи от процеса по създаването на визуален аналитичен продукт с помощта на публичен изчислителен облак (public cloud). Публичните изчислителни облаци за анализ и визуализация на данни са елемент на добилите популярност облачни изчислителни услуги с бизнес приложения. В началото на употребата на понятието public cloud фокусът е върху Infrastructure as a service (IaaS) и виртуализацията, но в последните години все по-често потребителите се насочват към директното използване на услуги от тип Software as a service (SaaS).

Курсът въвежда студентите в основните етапи по събиране, анализ и визуализация на данни като всеки студент си избира/дефинира проект, който реализира продуктов, процесен, организационен или маркетингов анализ (или тяхна комбинация) с помощта на софтуер като услуга (self-service business intelligence software). Проектът може да стъпи върху социално/маркетингово проучване реализирано в курса …. или да се разработи нов аналитичен продукт които да се използва като инструмент за …. и др.(тук могат да се добавят интердисциплинарни връзки за което разчитам на помощ) Студентите разработват изискванията към обема и вида данни и реализират анализа им по методика отговаряща на конкретната задача. С помощта на средата за непроцедурно визуално програмиране на Microsoft Power BI - DAX - се разработват бързи модели от данни, аналитични отчети и визуални диаграми, които се публикуват в Интернет и се тестват от всички участници в курса. Студентите се запознават с разнообразни общодостъпни дигитални източници на информация, както и конкретни бизнес приложения за достъп до, анализ и визуализация на данни, които заместват съществуващите традиционни технологии. Курсът би могъл да се разглежда като приложен и интегративен, свързващ знания и умения от други курсове с елементи на анализ на данни и взема на решения. В рамките на курса студентите получават образователен лиценз до следните софтуери като услуга (self-service business intelligence software): Office 365, Power BI и Microsoft Azure.




Предварителни изисквания:

Добро познаване на класическите подходи за количествени и качествени анализи. Добри дигитални умения. Уменията за работа със софтуер за бази от данни и аналитичните функции на Excel е предимство.

Очаквани резултати:

След приключване на учебната дисциплина, студентите трябва:

* Да са ориентирани в областта на анализа и визуализацията на данни с помощта на софтуер като услуга (self-service business intelligence software);

* Да идентифицират основните аналитични инструменти на софтуер като услуга (self-service business intelligence software) и да имат представа за тяхната същност и основно предназначение;

* Да са проучили по-подробно избрани аналитични инструменти и да са придобили (на приложно равнище) умения за тяхното използване в практиката;

* Да са мотивирани за самостоятелна работа и развитие в посочената сфера.

Преминавайки курса, студентите трябва знаят:

* как да се планират аналитични проекти;

* интегрират публично достъпни и/или вътрешни статистики и методи за анализ в техните проекти за анализ и визуализация на данни;

* начини за публикуване, оценка, следене и усъвършенстване на дигиталния аналитични отчети и диаграми;

* стъпки за създаване на успешни дигитални аналитични отчети и диаграми;

Преминавайки курса, студентите трябва да могат:

* да изберат подходящи инструменти и канали за осъществяване на целите на техните аналитични отчети и диаграми;

* да знаят и да могат да прилагат стъпките за изготвяне на дигитален аналитичен план и план за публикуване на аналитични отчети и диаграми;



Учебно съдържание




Тема:

Хорариум

1

Въведение в софтуерните услуги за анализ и визуализация на данни

4

2

Избор на данни, извличане и трансформация на данни. Създаване на аналитичен модел и релации.

4

3

Интегриране на публични дигитални източници на данни в модела на данните.

4

4.

Работа с потоци от данни, кеширани данни и актуализация на данни

4

5.

Въведение в езика за конструиране на аналитични отчети и диаграмиDAX. Визуална среда, синтаксис и основни оператори

4

6.

Контекст и филтри в DAX

2

7.

Географско позициониране на данни. Нива на абстракция.

2

8.

Основни визуални инструменти и организация на визуални табла.

4

9.

Публикуване на аналитични отчети и визуални табла в Интернет.

Управление на правилата за достъп и съвместена работа.



2




Общо:

30

Конспект





Въпрос

1

Същност и предназначение на софтуерните услуги за анализ и визуализация на данни

2

Същност и предназначение на аналитичните модели от данни. Релации.

3

Интегриране на публични дигитални източници на данни в модела на данните.

4.

Работа с потоци от данни, кеширани данни и актуализация на данни

5.

Основни концепции в езика за конструиране на аналитични отчети и диаграмиDAX. Визуална среда, синтаксис и основни оператори

6.

Същност и предназначение на контекста и филтрите в DAX

7.

Географско позициониране на данни. Нива на абстракция.

8.

Основни визуални инструменти и организация на визуални табла.

9.

Публикуване на аналитични отчети и визуални табла в Интернет.

Управление на правилата за достъп и съвместена работа.




Библиография
ЗАДЪЛЖИТЕЛНА ЛИТЕРАТУРА:

  1. Marco Russo and Alberto Ferrari, The Definitive Guide to DAX: Business intelligence with Microsoft Excel, SQL Server Analysis Services, and Power BI, 2016, ISBN: 978-0-7356-9835-2

  2. Marco Russo and Alberto Ferrari, Introducing Microsoft Power BI, 2016, ISBN: 978-1-5093-0228-4

  3. Stephen L. Nelson, E. C. Nelson, Excel Data Analysis for Dummies, 3rd Edition, 2016, ISBN: 978-1-119-07720-6


ДОПЪЛНИТЕЛНА ЛИТЕРАТУРА:


  1. Michael Collier, Robin Shahan, Fundamentals of Azure, Second Edition, 2016, ISBN: 978-1-5093-0296-3

  2. Buck Woody, Danielle Dean, Debraj GuhaThakurta, Gagan Bansal, Matt Conners, Wee-Hyong Tok, Data Science with Microsoft SQL Server 2016, 2016, ISBN: 978-1-5093-0431-8


Дата: 05.12.2016 г. Съставил: ………………………………………

/ гл. ас. д-р Николай Нетов /



1 В зависимост от спецификата на учебната дисциплина и изискванията на преподавателя е възможно да се добавят необходимите форми, или да се премахнат ненужните.



Сподели с приятели:


©zdrasti.info 2017
отнасят до администрацията

    Начална страница