Детальная информация
| Название | Системный подход в преподавании аналитики данных магистрантам программы «Прикладное машинное обучение в управлении бизнесом» = System approach to teaching data analytics to master’s students of the program «Applied machine learning in business management» // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIX Международной научно-практической конференции, 30 июня – 2 июля 2025 года: [в 3 частях]. Ч. 1 |
|---|---|
| Авторы | Паклин Николай Борисович |
| Организация | РЭУ им. Г. В. Плеханова; ООО «Аналитические технологии»; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2026 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Машинное обучение ; аналитика данных ; аналитика самообслуживания ; малокодовые платформы ; большие языковые модели ; магистерская программа ; цифровая трансформация ; подготовка специалистов ; data analytics ; self-service analytics ; low-code platforms ; large language models ; master’s program ; digital transformation ; student education |
| УДК | 004.85 |
| ББК | 74.484 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id26-261 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\79700 |
| Дата создания записи | 21.08.2026 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
В статье рассматривается системный подход к преподаванию аналитики данных в магистерской программе «Прикладное машинное обучение в управлении бизнесом». Особое внимание уделяется выравниванию уровня подготовки студентов с различным опытом владения языком Python посредством внедрения технологий аналитики самообслуживания: малокодовых платформ, автоматизированного машинного обучения и больших языковых моделей в учебном процессе дисциплины «Машинное обучение», что способствует снижению барьеров входа в профессию аналитика данных.
The article discusses a systematic approach to teaching data analytics in the master’s program «Applied Machine Learning in Business Management». We focus on leveling the learning curve of students with different levels of Python experience by introducing self-service analytics technologies: low-code platforms, automated machine learning, and large language models, which helps to reduce barriers to entry into the data science profession.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
