Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/29557Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Раєвнєва О. В. | - |
| dc.contributor.author | Бровко О. І. | - |
| dc.date.accessioned | 2023-05-30T18:51:32Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-30T18:51:32Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Методи та програмні засоби аналізу Big Data: робоча програма навчальної дисципліни для студентів спеціальності 051 "Економіка" освітньої програми «Бізнес-статистика і аналітика» другого (магістерського) рівня: [Електронне видання] / укл. О. В. Раєвнєва, О. І. Бровко – Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2023. – 10 с. (Укр. мов.) | ru_RU |
| dc.identifier.uri | http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/29557 | - |
| dc.description.abstract | Наведено перелік тем та ключових питань, які будуть розглянуті під час вивчення дисципліни, перелік компетентностей та результатів навчання за дисципліною, порядок оцінювання результатів навчання та розподіл балів протягом всього періоду вивчення матеріалу, а також рекомендована література. Рекомендовано для студентів спеціальності 051 "Економіка" освітньої програми «Бізнес-статистика і аналітика» другого (магістерського) рівня. | ru_RU |
| dc.language.iso | uk_UA | ru_RU |
| dc.subject | методи | ru_RU |
| dc.subject | дані | ru_RU |
| dc.subject | Big Data | ru_RU |
| dc.subject | аналіз | ru_RU |
| dc.subject | бізнес середовище | ru_RU |
| dc.subject | інформаційні технології | ru_RU |
| dc.title | Методи та програмні засоби аналізу Big Data: робоча програма навчальної дисципліни для студентів спеціальності 051 "Економіка" освітньої програми «Бізнес-статистика і аналітика» другого (магістерського) рівня | ru_RU |
| dc.type | Other | ru_RU |
| Розташовується у зібраннях: | Методичні матеріали (СЕП) | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| поз.490_!Методи та програмні засоби аналізу Big Data 2022.pdf | 696,15 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.