Методические рекомендации по выполнению теоретической части курсовой работы

Тематика курсовых работ разработана в соответствии с требованиями государственного образовательного стандарта профессиональной деятельности студентов по дисциплине «Технологии обработки информации».

Темы курсовых работ утверждены кафедрой Информационных технологий и систем.

При написании курсовой работы студент может использовать различные методы исследования.

Метод исследования – это совокупность действий, предпринимаемых исследователем для решения поставленной научной проблемы, проверки научной гипотезы, получения достоверных научных фактов. В качестве наиболее распространенных методов, отвечающих назначению, целям и характеру квалификационных работ могут быть использованы следующие:

• методы теоретического уровня: анализ и синтез, индукция и дедукция, метод сходства и различия и пр., методы экспериментально-эмпирического уровня: анкетирование, тестирование, наблюдение, беседа и пр.;

• методы изучения теоретических источников, методы анализа реального педагогического процесса;

• методы изучения состояния проблемы, экспериментального поиска новых решений проблемы, обработки данных эксперимента, построения новых теоретических концепций на основе полученных экспериментальных данных, уточнения основных теоретических понятий, изложения и интерпретации научных результатов и пр.;

• методы качественного анализа и методы количественной обработки результатов исследования (статистические или нестатистические).

Рекомендуемый список литературы

1. Степанов А.Н. Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей : учеб. пособие для студ. вузов / А. Н. Степанов. - М. ; СПб. ; Н. Новгород : Питер, 2007. - 508 с. : рис. - (Учебное пособие). - Алф. указ.: С. 496-508

2. Иопа Н.И. Информатика (для технических специальностей) : учеб. пособие / Н. И. Иопа. - М. : Кнорус, 2011. - 470 с. - Библиогр.: С. 470

3. Провалов В.С. Информационные технологии управления : учеб. пособие / В. С. Провалов ; Рос. акад. образования, Моск. психолого-соц. ин-т. - М. : Флинта, 2008. - 371 с.

4. Гришин А.Ф. Статистические модели: построение, оценка, анализ : учеб. пособие для студ. вузов / А. Ф. Гришин, Е. В. Кочерова. - М. : Финансы и статистика, 2005. - 416 с.

5. Голицына О.Л. Базы данных : учеб. пособие / О. Л. Голицина, Н. В. Максимов, И. И. Попов. - М. : Форум - ИНФРА-М, 2006. - 352 с.

6. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие для вузов / А. А. Барсегян [и др.]. - 2-е изд. перераб. и доп. - СПб. : БХВ-Петербург, 2007. - 375 с.

7. Лаборатория BaseGroup. Технологии анализа данных. http://www.basegroup.ru

Задания к курсовой работе по дисциплине

Для работы над курсовым проектом студенту предлагается выполнить следующие задания:

1. Выбрать тему курсовой работы у преподавателя из списка предложенных.

2. Сформулировать задачи курсового проектирования.

3. Оформить разделы введения курсовой работы.

4. Изучить теоретический материал по дисциплине.

5. Оформить главу 1 курсовой работы.

6. Разработать приложение для поддержки изученного теоретического материала в программе Deductor Academic или другой программе, в которой реализована описанная в 1 главе технология обработки информации.

7. Заполнить приложение необходимыми данными.

8. Подготовиться к защите курсового проекта в определенные заданием сроки.