Об обучении технологиям интеллектуального анализа данных в рамках курса «Корпоративные системы баз данных»

Представлен опыт внедрения раздела, посвященного интеллектуальному анализу данных (datamining), в магистерский учебный курс  «Корпоративные системы баз данных».

В 2011/2012 учебном году в рамках гранта Microsoft и ИНТУИТ.ру на разработку учебного курса,  был подготовлен курс «Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008» [1]. Первоначально на кафедре «Системный анализ и управление» Санкт-Петербургского политехнического университета (СПбПУ) данный курс предлагался в качестве факультативного. В последние 2 года, после введения в учебный план по осуществляемым кафедрой направлениям подготовки  магистров 27.04.03 – «Системный анализ и управление» и 09.04.02 – «Информационные системы и технологии» дисциплины «Корпоративные системы баз данных», материалы учебного курса по интеллектуальному анализу были интегрированы в этот курс.

 Несмотря на то, что обучающиеся в магистратуре студенты ранее знакомились с алгоритмами интеллектуального анализа в рамках других учебных дисциплин, специфика аналитической обработки данных, хранимых в базах данных, была им неизвестна. Тесная интеграция служб SQLServer, отвечающих за работу с реляционными данными (Database Engine) и  аналитическую обработку (Analysis Services) позволяет на одном продукте показать все этапы – от подготовки данных до выполнения запросов к обученным моделям интеллектуального анализа.

Наряду с лекциями и лабораторными занятиями, в курс добавлено выполнение небольшого самостоятельного проекта, в рамках которого студенты, используя набор данных из одного из общедоступных источников (таких как http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html или http://poligon.machinelearning.ru/DataSet/List.aspx) решают различные задачи интеллектуального анализа. Поддержка курса на портале дистанционного обучения СПбПУ, использующем платформу Moodle, позволяет оперативно обсуждать ход выполнения проектов и продемонстрировать полученные результаты.  

Дальнейшее развитие курса во многом связано с развитием используемого продукта, в частности, с появлением новых возможностей аналитических служб недавно выпущенного SQL Server 2016.