РЭУ имени Г.В. Плеханова. Курс «Архитектор данных». Часть 2/3.
==О чем пойдет речь==
Data Mining (DM) - глубинный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных (ИАД)
Математический инструментарий DM
Система поддержки принятия решений (СППР)
Структура хранения информации для СППР
Сравнение OLAP и DM технологий
Прогнозирование, планирование, управление
Оптимизация в промышленности
Вопросы для самопроверки
Анализ метаданных
Метаданные, мастер-данные или НСИ?
Регистры метаданных (РМД) ГОСТ Р ИСО/МЭК 11179-3:2012
Стандарт NISO: Три типа метаданных
Метаданные: Популярная классификация
Метаданные: «Учебная» классификация
Метаданные: Детальная классификация
Алеф-куб-77: Данные, результаты, метаданные
Алеф-куб-77: Тотальная параметризация
Вопросы для самопроверки
Сервисная шина предприятия ESB
ESB: Обмен данными и метаданными
Что дает сервисная шина.
Пример интеграции из реальной жизни
ERP: Оптимизация планирования 2005
ERP: Оптимизация планирования 2010
Вопросы для самопроверки
Цифровой двойник (Digital Twin)
ГОСТ 2.053-2006: Информационная модель изделия (ИМИ)
ИМИ: Данные и отношения между ними
Цифровой двойник : Определения
Цифровая «копия»
Вопросы для самопроверки
Компьютерное моделирование
Математика - язык научных исследований
Математика - наука очищения
Математика: Как сейчас? Карта сложных наук
Действующие стандарты ИТ: Как сейчас?
Как айтишники «обувают» промышленников
Математика и ИТ: Путь к единству
Вопросы для самопроверки
Классификация и процесс создания моделей
Понятие модели. Классификация
Классификация. Эвристические модели
Натурные и математические модели
Процесс моделирования (1-2)
Алеф-куб-77: Процесс моделирования
Математические модели: искусство и наука
Классификация математических моделей (1-3)
Разработка математической модели
Вопросы для самопроверки
Негізгі бет Ғылым және технология 2023-12-20 Продвинутые методы анализа данных и искусственного интеллекта. Часть 2/3.
Пікірлер: 5