Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/29557Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| 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 |
| Располагается в коллекциях: | Методичні матеріали (СЕП) | |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| поз.490_!Методи та програмні засоби аналізу Big Data 2022.pdf | 696,15 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.