|
2. Ma’ruza mashg’ulotlari
№
|
Mavzularning nomlari
|
Dars soatlari hajmi
|
1
|
1-mavzu. Kirish. Fanning maksad va vazifalari.
Big data haqida tushuncha. Katta hajmdagi ma’lumotlarning asosiy terminlari. Katta hajmdagi ma’lumotlarga quyiladigan talablar. Katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlaydigan axborot tizimlari.
|
2
|
2
|
2-mavzu. Qarorni qo’llab - quvvatlash tizimlari. OLTP va OLAP texnologiyalari.
OLTP tizimlari. OLTP tizimlarining asosiy printsiplari. OLAP tizimlari. Online analytical processingda ma’lumotlar bilan ishlash tamoyillari.
|
2
|
3
|
3-mavzu. Ko’p o’lchovli ma’lumotlar modeli. OLAP tizimlari.
Ma’lumotlar modeli tushunchasi. Ierarxik ma’lumotlar modeli. Tarmoqli ma’lumotlar modeli. Relyatsion ma’lumotlar modeli. OLAP tizimlari.
|
2
|
4
|
4-mavzu. Ma’lumotlar omborining kontseptual modeli.
Ma’lumotlar bazasini hayot tsiklini tashkil etish. Ma’lumotlar bazasini rejalashtirish. Ma’lumotlar bazasini loyihalash. Ma’lumotga samarali murojaatni tashkil qilishda bazalar o’zaro aloqasi fayl tuzilmalaridan foydalanish.
|
2
|
5
|
5-mavzu. Ma’lumotlar omborining mantiqiy modeli.
Mantiqiy model haqida tushuncha. Ma’lumotlarni tasvirlashda mantiqiy modeldan foydalanish. Munosabatlar to’plami ma’lumotlarni saqlash uchun ishlatilishi va ular orasidagi bog’lanishlarni modellashtirish.
|
2
|
6
|
6-mavzu. Ma’lumotlar omborlarining fizik modellari.
Ma’lumotlar omborining fizik modeli tushunchasi. Fizik model tamoyillari. Fizik model talablari va amallari.
|
2
|
7
|
7-mavzu. Ma’lumotlarni intellektual qidirish (Data Mining).
Funtsional bog’lanishlar va ularning turlari. Data Mining tushunchasi. Berilgan munosabatni bir necha marta oddiy va kichik munosabatlarga ajratish.
|
2
|
8
|
8-mavzu. Ma’lumotlarni intellektual taxlil qilish.
Ma’lumotlarni tasniflash. Intellektual taxlil qilishda klasterlash. Ma’lumotlarni intellektual taxlil qilishda regressiya tushunchasi.
|
2
|
JAMI
|
16
|
3. Amaliy mashg‘ulotlar
№
|
Amaliyot mavzulari nomi
|
Soat
|
1
|
Onlayn ma’lumotlar manbaidan ma’lumotlarni tanlash bilan OLAP kubini yaratish.
|
2
|
2
|
Pivot jadvalini yaratish va taxrirlash.
|
4
|
3
|
Ma’lumotlar kubini yaratish.
|
4
|
4
|
Baes formulasidan foydalanib muammoni hal qilish.
|
4
|
5
|
Qaror daraxtlarini qurish.
|
2
|
6
|
Asosiy chiziqli tasniflagichni qurish.
|
4
|
7
|
To’g’ridan-to’g’ri tarqatish neyron tarmog’i.
|
4
|
Jami
|
24
|
4. Laboratoriya mashg‘ulotlari
№
|
Laboratoriya ishlari nomi
|
Soat
|
1
|
Onlayn ma’lumotlar manbaidan ma’lumotlarni tanlash bilan OLAP kubini yaratish.
|
2
|
2
|
Pivot jadvalini yaratish va taxrirlash.
|
4
|
3
|
Ma’lumotlar kubini yaratish.
|
4
|
4
|
Baes formulasidan foydalanib muammoni hal qilish.
|
4
|
5
|
Qaror daraxtlarini qurish.
|
2
|
6
|
Asosiy chiziqli tasniflagichni qurish.
|
4
|
7
|
To’g’ridan-to’g’ri tarqatish neyron tarmog’i.
|
4
|
Jami
|
24
|
5. Mustaqil ta’lim.
Mustaqil ish mavzulari fanni alohida mavzulari va bo’limlarini yanada chuqurroq ko’rib chiqishga bag’ishlanagan. Mustaqil ishlar referat shaklida, xulosa va foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati tartibida bajarilishi shart. Mustaqil ishlarni bajarish uchun internetdan qo’shimcha ma’lumotlarni (bu dasturga tegishli bo’lmagan ilmiy maqolalar, bloglardan mualliflik qaydlari, badiiy materiallar) olish tavsiya qilinadi.
Ta’lim jarayonida innovatsion texnologiyalarni, o’qitishning interfaol usullarini qo’llash talaba tomondan mustaqil tanlanadi. Talabalarning mustaqil ta’limini tashkil etish tizimli tarzda, ya’ni uzluksiz va uzviy ravishda amalga oshiriladi. Talaba olgan nazariy bilimini mustaxkamlash, shu bilan birga navbatdagi yangi mavzuni puxta o’zlashtirishi uchun mustaqil ravishda tayyorgarlik ko’rishi kerak.
№
|
Mustaqil ta’lim mashg‘ulotlarining nomi
|
Soat
|
1
|
Katta ma’lumotlardan foydalanish, rejalashtirish, strategiyani muxokama qilish.
|
4
|
2
|
Big Data landshaftining hozirgi xolati, texnologiyalari.
|
4
|
3
|
Strategik va taktik maqsadlarini tushunish.
|
4
|
4
|
Ichki muammolarni tushunish.
|
4
|
5
|
Foydalanish xolatlari va ma’lumotni o’zatish talablari.
|
4
|
6
|
NoSql ma’lumotlar bazasi va uning asosiy printsiplari.
|
4
|
7
|
Ma’lumotlar bazasini shakllantirishda texnologiyalar perspektivalari.
|
4
|
8
|
Amaliyotda ma’lumotlar bazasini ko’rishda ma’lumotlar modeli.
|
4
|
9
|
ORACLE ma’lumotlar bazasi.
|
4
|
10
|
Ma’lumot bazasi tizimining arxitekturasi.
|
4
|
11
|
Relyatsion ma’lumot modeli. Ma’lumotlar bazasida munosabatlar.
|
4
|
12
|
Tranzaktsiyalarni boshqarish.
|
4
|
13
|
Ma’lumotlar bazasini administratorlash va xavfsizligini ta’minlashni loyihalash.
|
4
|
14
|
XMLda ma’lumotlar bazasini tasvirlash.
|
4
|
Jami
|
56
|
6. Fan bo’yicha talabalar bilimini baxolash va nazorat qilish mezonlari
Baholash usullari
|
Ekspress testlar, yozma ishlar, og’zaki so’rov, prezentatsiyalar.
|
Baholash mezonlari
|
86-100 ball «a’lo»
fanga oid nazariy va uslubiy tushunchalarni to’la o’zlashtira olish;
fanga oid ko’rsatkichlarni iqtisodiy tahlil qilishda ijodiy fikrlay olish;
o’rganilayotgan jarayonlar haqida mustaqil mushohada yuritish;
mehnat munosabatlariga oid tahlil natijalarini to’g’ri aks ettira olish;
o’rganilayotgan jarayonga ta’sir etuvchi omillarni aniqlash va ularga to’la baho berish;
tahlil natijalari asosida vaziyatga to’g’ri va xolisona baho berish;
o’rganilayotgan iqtisodiy hodisa va jarayon to’g’risida tasavvurga ega bo’lish;
o’rganilayotgan jarayonlarni analitik jadvallar orqali tahlil etish va tegishli qarorlar qabul qilish.
71-85 ball «yaxshi»
o’rganilayotgan jarayonlar haqida mustaqil mushohada yuritish;
tahlil natijalarini to’g’ri aks ettira olish;
o’rganilayotgan iqtisodiy hodisa va jarayon to’g’risida tasavvurga ega bo’lish;
o’rganilayotgan jarayonga ta’sir etuvchi omillarni aniqlash va ularga to’la baho berish;
o’rganilayotgan jarayonlarni jadvallar orqali tahlil etish va tegishli qarorlar qabul qilish.
55-70 ball «qoniqarli»
o’rganilayotgan jarayonga ta’sir etuvchi omillarni aniqlash va ularga to’la baho berish;
o’rganilayotgan iqtisodiy hodisa va jarayon to’g’risida tasavvurga ega bo’lish;
o’rganilayotgan jarayonlarni analitik jadvallar orqali tahlil etish.
0-54 ball «qoniqarsiz»
o’tilgan fanning nazariy va uslubiy asoslarini bilmaslik;
iqtisodiy hodisa va jarayonlarni tahlil etish bo’yicha tasavvurga ega emaslik;
o’rganilayotgan jarayonlarga iqtisodiy usullarni qo’llay olmaslik.
|
|
Reyting baholash turlari
|
Maks.ball
|
O’tkazish vaqti
|
Joriy nazorat:
|
40
|
|
Laboratoriya mashg’ulot-larda faolligi, savollarga to’g’ri javob berganligi, amaliy topshiriqlarni bajarganligi uchun
|
21
|
Semestr davomida
|
Mustaqil ta’lim topshiriq-larining o’z vaqtida va sifatli bajarilishi
|
5
|
Amaliy mashg’ulotlarda faolligi, savollarga to’g’ri javob berganligi, amaliy topshiriqlarni bajarganligi uchun
|
14
|
|
Oraliq nazorat
|
30
|
|
|
Birinchi oraliq nazorat ish
|
10
|
|
Ikkinchi oraliq nazorat ishi
|
10
|
|
Mustaqil ta’lim topshiriq-larining o’z vaqtida va sifatli bajarilishi
|
10
|
Semestr davomida
|
|
Yakuniy nazorat
|
30
|
|
|
JAMI
|
100
|
|
8. Asosiy va qo’shimcha o’quv adabiyotlar hamda axborot manbaalari
Asosiy adabiyotlar
П.Флах. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. Издание Cambridge University Press, 2012 г., 402 стр.
В. Е. Туманов. Проектирование хранилищ данных для приложений систем деловой осведомленности (Business Intelligence System). изд. ИНТУИТ. 2016 г. – 957 стр.
Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк, Машинное обучение, СПб.: Питер, 2017. - 336 с. (Серия «Библиотека программиста»).
Qo’shimcha adabiyotlar
O’zbekiston Respublikasi prezidentining 2017 yil 7 fevraldagi PF-4947-son “O’zbekiston Respublikasini yanada rivojlantirish bo’yicha Harakatlar strategiyasi to’g’risida”gi Farmoni.
Mirziyoev SH.M. Buyuk kelajagimizni mard va olijanob xalqimiz bilan birga quramiz. Toshkent. «O’zbekiston», NMIU, 2017. – 488 b.
Mirziyoev SH.M. Erkin va farovon, demokratik O’zbekiston davlatini birgalikda barpo etamiz. Toshkent. «O’zbekiston», NMIU, 2016. – 56 b.
Эрик Томпсон. OLAP решения: Разработка многомерных информационных систем. изд. Уилли. 2002 г. – 661 стр.
Джеми Макленнан, Жаохуи Танг, Богдан Криват. Интеллектуальный анализ данных с Microsoft SQL Server 2008. изд. Уилли. 2008 г. – 636p
Джордж Споффорд, Сивакумар Харинат, Кристофер Вебб, Дилан Хаи Хуанг, Франческо Сиварди. Решения MDX на Microsoft SQL Server Analysis Services. изд. Уилли. 2006 г. – 716 стр
Internet saytlari
www.librarv.tuit.uz;
www.msdn.microsoft.com;
www.kimballgioup.com;
www.w3school.com;
www.ziyonet.uz.
Do'stlaringiz bilan baham: |
