Содержание
- 2. Содержание Структура курса Основные понятия – информация, данные, знания Виды информации Обработка данных и ее виды
- 3. Структура курса Итоговая аттестация — экзамен
- 4. Выписка из ГОС Студент должен знать: основные виды и процедуры обработки информации, модели и методы решения
- 5. Лекции Введение. Понятие информации, данных, знаний. Типы данных. Общие задачи обработки информации. Задачи обработки данных различных
- 6. Лабораторные работы Методы и алгоритмы сжатия информации (8 часов) Методы и алгоритмы обработки текстовой информации. Алгоритмы
- 7. Учебно-методическое обеспечение дисциплины Программные продукты: Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services Microsoft Visual Studio 2010 Borland
- 8. Введение. Основные понятия В чем разница между данными, информацией и знаниями?
- 9. Понятие информации (1) Понятие информации переживает свою эволюцию Философы: информация - это передача, отражение разнообразия в
- 10. Понятие информации, данных (2) Информация (от лат. informatio, разъяснение, изложение, осведомленность) — сведения о чем-либо, независимо
- 11. Понятие информации, данных (3) Информация - это потенциальное свойство данных, которое может быть реализовано одним воспринявшим
- 12. Виды информации Текстовая — передаваемая в виде символов, предназначенных обозначать лексемы языка Числовая — в виде
- 13. Способы обработки информации неавтоматизированный автоматизированный
- 14. Обработка данных (1) Обработка - преобразование объектов обработки, которое придает им новые, необходимые свойства. Это преобразование
- 15. Обработка данных (2) Алгоритм - это точное, т. е. сформулированное на определенном языке, конечное описание того
- 16. Модель процесса обработки данных. Конечные автоматы Конечным автоматом называется набор из пяти объектов , в котором:
- 17. Модель процесса обработки данных. Сети Петри В сетях Петри события и условия представлены абстрактными символами из
- 18. Типичные цели обработки данных собрать всю доступную информацию, представленную в данных различной природы отделить существенную информацию,
- 19. Общие задачи обработки данных (1) сбор данных оценка качества данных ввод данных в различные информационные системы
- 20. Общие задачи обработки данных (2) доступ к данным поиск нужных данных в накопленных массивах данных контроль
- 21. Общие задачи обработки данных (3) представление данных, как то: наглядные представления данных: текстовое представление данных табличное
- 22. Общие задачи обработки данных. Выводы ввод (в т.ч. оцифровка) поиск сортировка фильтрация классификация (интерпретация) сжатие (компрессия)
- 23. Этапы процесса обработки данных
- 24. Понятие анализа данных Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих
- 25. OLAP OLAP (англ. online analytical processing, оперативная аналитическая обработка) — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке
- 26. Структура OLAP-куба
- 27. Обработка тестовых данных (1) поиск (в т.ч. по ключевым словам) семантический анализ тематическая и жанровая классификация
- 28. Обработка тестовых данных (2) Результаты обработки текстов песен-победителей "Евровидения« с 1956 по 2010 гг.
- 29. Обработка изображений Геометрические преобразования Цветовая коррекция Сравнение двух и более изображений Комбинирование изображений различными способами Интерполяция
- 30. Обработка числовой информации Задачи Классификация Кластеризация Сокращение описания Ассоциация Прогнозирование Анализ отклонений Оценивание Анализ связей Статические
- 31. Что такое Data Mining Data Mining – «добыча данных» Извлечение новых знаний и неочевидных зависимостей из
- 32. Прикладные области обработки данных (1) Астрономия Медицина и биотехнологии Бухгалтерский учёт и инвентаризация Издательское дело Компьютерная
- 33. Прикладные области обработки данных (2) Обучение Представление знаний Прикладная статистика Экономическая кибернетика Экспериментальная психология
- 35. Скачать презентацию