Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Osnove sistema poslovne inteligencije (17.IZOO56)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast
  • Inženjerstvo informacionih sistema
  • Informaciono-komunikacioni sistemi
ESPB 5

Cilj predmeta je upoznavanje studenata sa osnovnim konceptima računarom podržanih sistema koji se koriste za podršku donošenju strateških poslovnih odluka. Studenti će razmeti principe eksploatacije i istraživanja podataka (Data Mining) na kojima ovi sistemi počivaju i biti osposobljeni za njihovu primenu za podršku donošenja poslovnih odluka.

Studenti će po završetku kursa imati znanja o mogućnostima i ograničenjima savremenih sistema poslovne inteligencije. Imaće veštine koje će im omogućiti da na efikasan način koriste ove sisteme za donošenje strateških poslovnih odluka. Biće upoznati sa osnovnim tehnologijama na kojima ovakvi sistemi počivaju, podacima koji se u ovim sistemima čuvaju i informacijama koje se mogu dobiti njihovom obradom. Pored toga, imaće jasnu sliku o pouzdanosti takvih informacija, kao i oblicima u kojima se one javljaju.

Pregled osnovnih koncepata iz domena poslovne inteligencije, sistema za podršku donošenju odluka i sistema baza i skladišta podataka. Osnovni načini predstavljanja znanja u istraživanju podataka, tipovi podataka koji se javljaju, načini njihovog prikupljanja i prečišćavanja. Načini prikaza velikih količina podataka, kao i osnovne tehnike regresije, klasifikacije i grupisanja (klasterizacije). Primena poslovne inteligencije u različitim sferama poslovanja. Teorijsku nastavu prati obuka iz praktičnog korišćenja rešenja otvorenog koda namenjenih rešavanju problema iz domena eksploatacije podataka (Wakaito Environment for Knowledge Analysis - WEKA).

Predavanja i laboratorijske vežbe, testovi i ispitni zadatak. U okviru laboratorijskih vežbi će studenti biti osposobljeni za efikasno korišćenje sistema eksploataciju i istraživanje podataka.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 2011 Morgan Kaufmann Engleski
Džejms Veterbe, Efraim Maklin Informaciona tehnologija za menadžment 2002 Zavod za udžbenike Srpski jezik
Ćulibrk, D. Otkrivanje znanja iz podataka: odabrana poglavlja 2012 CreateSpace Srpski jezik
Carlo Vercellis Business intelligence: data mining and optimization for decision making 2009 Wiley Engleski
Dubravko Ćulibrk, Milan Mirković Osnovi eksploatacije i istraživanja podataka, skripta 2012 FTN, Novi Sad Srpski jezik
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Prisustvo na predavanjima
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Test
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
10.00
Predmetna aktivnost
Prisustvo na računarskim vežbama
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
5.00
Predmetna aktivnost
Usmeni deo ispita
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
20.00
Predmetna aktivnost
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predmetna aktivnost
Predmetni(projektni)zadatak
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predavanja
Predavanja
Predavanja
Računarske vežbe
Računarske vežbe