Преподаватель: [[Кравникова Алина Дмитриевна]] 3 пропуска неуваж за семестр

Пара 1 03.09.2026

Тема: Информация: свойства и виды. Информационные процессы.

Текст

Информатика — это наука об информации: о том, как её собирать, хранить, обрабатывать, передавать и использовать, особенно с помощью компьютеров и вычислительных систем.

Информация вариант1

Информация — это выраженное в виде сигналов и знаков отражение существующего мира.

Информация вариант2

Информация — любая совокупность сигналов и данных, которые поступают в какую-либо систем из окружающей среды (входная информация), которые поступают в окружающий мир из самой системы (исходящая информация) или сохраняются внутри используемой системы (внутренняя информация).

Виды информации

Графическая

1. Схемы
2. Чертежи
3. Диаграммы
4. Графики
5. Картины

определение Ещё первобытные люди начали записывать события своей жизни на стенах пещер для того, чтобы передать знания о происходящем будущим поколениям и другим людям

Акустическия

1. Новости
2. Звуки
3. Песни

определение Включает в себя все виды звуков, которые существуют в мире. Это и песни по радио, и новости, которые нам рассказывает сосед. Даже животные пользуются этим типом передачи данных, когда предупреждают друг друга об опасности или сообщают какие-либо сведения.

Текстовая

1. Символы
2. Буквы

определение При данном способе передачи данных используется кодировка в виде символов или букв.

Числовая

1. Цифры

определение Схожа с текстовой, но при этом для кодировки ведений применяются цифры, в не буквы,

Видеоинформация

1. Фильмы
2. Видеоролики

определение Один из типов фиксирования реальных объектов окружающего мира. Грубо говоря, представляет собой сочетание графических и акустических данных. Видеоинформация появилась одновременно с изобретением кино и стала очень популярной. К ней относятся фильмы в кинотеатрах, ролики на YouTube и тд.

Тактильная

1. Прикосновение
2. Память

определение Ощущения, которые мы испытываем от прикосновения к чему-либо, и память о них. Любой объект, который является осязаемым, представляет собой источник тактильной информации.

Органолептическия

1. Зрение
2. Обоняние
3. Вкус

определение Информация, полученная при помощи зрения, обоняния и вкуса. Эти ощущения являются сугубо индивидуальными. Так, например, восприятие вкуса и текстуры одного и того же блюда разными людьми может существенно отличаться, Наука до сих пор не нашла методов, позволяющих кодировать и передавать информацию подобного рода

Свойства информации

1 Достоверность

Случайное или преднамеренное искажение действительной информации называется дезинформацией

2 Полнота

Информация может считаться полной только в том случае, если сё обьёма достаточно для принятия объективного решения.

3 Актуальность

Информация должна быть свежей и свосвременной. Устаревшие данные никому не интересны и не представляют собой ценности.

4 Объективность

Информация должна нести в себе реальные данные, поступающие из окружающего мира. Большинство сведений крайне субъективно, поэтому так важно получать независимую оценку происходящего.

5 Ценность или полезность

Этот параметр опирается на нужды и интересы того, кто пользуется информацией. Применение данных должно быть уместно и рационально.

6 Точность

Это свойство зависит от того, насколько предлагаемая информация приближена к реальности. Например, можно сравнить два утверждения: «я завтра встану пораньше» и «я завтра встану в 6:00 утра». Мы видим, что вторая фраза намного точнее и конкретнее. чем первая.

Информационные процессы

Информационный процесс включает в себя любые действия, которые производятся с информацией. Это её получение, создание, сбор, обработка, а также все способы распространения и получения данных.

    естественные процессы

Этапы развития информационных процессов

• Первый характеризуется появлением письменности, что повлекло за собой информационную революцию. Появилась возможность хранить информацию достаточно долгое время, а также передавать её потомкам.
• Второй этап условно относят к шестнадцатому веку. Именно в это время берёт своё начало ремесло книгопечатания, которое оказало существенное влияние на развитие науки и техники.
• Третий этап начался в конце XIX века и называется третьей информационной революцией. Он характеризуется созданием способов быстрой передачи данных на большие расстояния.
• Четвёртой стадии свойственно появление микропроцессорной техники, которое произошло во второй половине XX века. Появление инновационных технологий в создании информационных процессов привело к качественному изменению способов обработки и хранения данных.

Основные виды информационных процессов

• Сбор данных
• Обработка данных
• Передача данных
• Хранение данных
• Использование данных
• Защита данных

Пара 2 04.09.2026

Тема: Модели данных. Большие данные. Надстройка Excel Power Pivot.

Текст

Модель данных

Модель данных - это абстрактное, формальное представление структуры данных, их взаимосвязей и правил работы с ними в информационной системе, например, в системе управления базами данных (СУБД).

База данных представляет собой совокупность взаимосвязанных данных, организованных определённым образом для обеспечения быстрого доступа и управления информацией.

Создание структуры данных начинается с выявления ключевых элементов системы и их взаимосвязей.

Специалисты описывают эти элементы и связи так, чтобы информация могла быть эффективно обработана и сохранена, учитывая требования практически любого приложения.

Главной задачейЧат с ChatGPT моделирования является обеспечение логической целостности процессов, так и технических деталей. удобства последующего использования данных, что требует знания

Типы моделей данных

Структурирование информации требует понимания различных форм и методов организации. Каждый тип имеет свои особенности, области применения и преимущества.

Структурирование информации требует понимания различных форм и методов организации. Каждый тип имеет свои особенности, области применения и преимущества.

Структурирование информации требует понимания различных форм и методов организации. Каждый тип имеет свои особенности, области применения и преимущества.

Документная модель позволяет хранить данные в формах документов, часто в формате JSON или XML. Это удобно для веб-приложений и служб, где структура данных может часто меняться.

Большие данные (Big Data)

Большие данные (Big Data) - это огромные массивы разнообразнейшей информации, которые сложно обрабатывать привычными способами: на обычном компьютере, в Ехсе или с помощью стандартных программ.

Проще говоря, это не просто много файлов, а такой масштаб и сложность данных, что для работы с ними нужны специальные технологии и мощные вычислительные ресурсы.

Источники и примеры Big Data - Социальные сети (посты, лайки, комментарии) - Датчики интернета вещей (loT) - Электронная коммерция (покупки, клики) - Медицинские устройства и исследования - Финансовые операции - Видеонаблюдение

Почему именно «большие» данные? Или характеристики Big Data Чтобы понять суть, обратите внимание на ключевые признаки, которые часто описывают моделью «6 V»:

• Volume (объём). Речь идёт о колоссальных масштабах - терабайты, петабайты и больше. Например, логи крупного сайта за месяц или данные с миллионов датчиков интернета вещей.

• Velocity (скорость). Информация поступает непрерывно, иногда в режиме реального времени. Представьте, как в часы пик в такси-сервисе меняются маршруты и цены — система должна обрабатывать этот поток мгновенно.

• Varlety (разнообразие). Данные бывают разных типов: структурированные (таблицы в базах данных), неструктурированные (тексты, фото, видео) и полуструктурированные (JSON, XML). Их источники тоже разнообразны: соцсети, датчики, транзакции, логи серверов.

• Veracity (достоверность). Данные могут содержать ошибки, дубликаты или быть «шумными». Их нужно тщательно проверять и очищать перед анализом.

• Variabilty (изменчивость). Поток данных нестабилен: его объём и структура могут резко меняться в зависимости от сезона, событий или поведения пользователей.

• Value (ценность). Сами по себе данные бесполезны. Их ценность проявляется, когда на их основе делают выводы, находят закономерности и принимают обоснованные решения.

Power Pivot

Power Pivot — это надстройка для Microsoft Excel, которая расширяет возможности работы с данными: позволяет строить сложные модели, связывать разнородные источники и выполнять продвинутые вычисления.

Формат данных CSV CSV (Comma-Separated Values) чаще всего используется для экспорта данных из Excel в аналитические системы. Это текстовый формат, который представляет табличные данные в виде строк, где значения разделены запятыми (или другими разделителями).

Надстройка Excel Power Pivot Преимущества: - Универсальность - Лёгкость - Простота. Недостатки: - CSV не сохраняет форматирование (цвет ячеек, шрифты), формулы, диаграммы или несколько листов в одном файле.

Формат данных xlsx Особенности: - Функциональность - Сохранение типоа - Структурированность

Power Query - надстройка для сбора, очистки и преобразования данных из различных источников

Некоторые возможности:
 - Объединение данных из разных таблиц.
 - Удаление дубликатов, фильтрация и сортировка информации.
 - Преобразование данных с помощью фильтрации, объединения и выполнения над ними вычислений.

Пара 3 10.09.2026

практика

Пара 4 11.09.2026

практика

Пара 5 17.09.2026

интерактив

Пара 6 18.09.2026

продолжение интерактива Тема: Визуализация данных. Потоки данных

Текст

Визуализация данных Визуализация данных - представление информации и аналитики в виде графиков, диаграмм, карт, схем и других визуальных форм. Её Главная задача - сделать сложные цифры и взаимосвязи понятными, чтобы их можно было быстро воспринять, сравнить, заменить закономерности, тренды или аномалии. ![[ИнформатикаГрафПредстДанн.excalidraw| 800]]

Построение графиков График - визуальное представление данных, которое наглядно показывает взаимосвязь между двумя или более переменными Графики используются для отображения зависимости значений одной величины (функции) от другой (аргумента); графики позволяют отслеживать динамику изменения данных. Виды диаграмм Круговая диаграмма - графическое представление данных в виде круга, разделённого на сектора(или "слайсы") каждый из которых соотсветствует определённой категории и показывает её долю в общем объёме

Гистограммы (столбчатые диаграммы) используются для сравнения нескольких величин; в них величины отображаются в виде вертикальных или горизонтальных столбцов. Высоты (длины) столбцов соответствуют отображаемым значениям величин.

Ярусные диаграммы (гистограмма с накоплением) дают представление о вкладе каждой из нескольких величин в общую сумму; в них значения нескольких величин изображаются объединёнными в одном столбце Yandex Datalens Yandex DataLens - бесплатный облачный инструмент от Яндекса для аналитики и визуализации данных Основные задачи сервиса - визуализация данных - Преобразуетт большие объёмы информации в графики, диаграммы, карты и интерактивные дашборды. Это помогает быстрее находить закономерности и интерпретировать данные. - Анализ данных Позволяет выполнять: - фильтрацию; - сортировку; - агрегацию - группировку по заданным признакам. Объединение данных из разных источников Поддерживает подключение к: - базам данных (ClickHourse, PostgreSQL, MySQL и др.); - файлам (CSV, TXT, XLSX); - сервисам (Яндекс Метрика, Google Sheets, CRM-системы и пр.); - партнёрским платформам (Битрикс24, МойСклад и др.); Совместная работа Даёт возможность: - делиться дашбордамис коллегаи; - настраивать уровни доступаа(просмотр/редактирование); - хранить данные в облаке для безопасного доступа. - автоматизация отчётов - обновляет данные в дашбрдах по расписанию или при изменениях в источниках. Кто использует DataLens Инструмент полезен для: - аналитиков данных; - бизнес-аналитиков; - менеджеров по продукту; - маркетологов - специалистов по продажам и др. Примеры применения - анализ продаж с разных платформ - прогнозирование спроса - оптимизация производственных процессов - оценка эффективности рекламных кампаний - изучение поведения пользователей на сайте Потоки данных Потоки данных (data flow) - направление перемещения данных от одного участка кода к другому Это может быть представлено как последовательная цепочка операций, где результат одной операции становится входными данными для следующей Основная цель потока данных - обеспечить эффективное и надёжное перемещение данных из источников в целевые системы, где они могут быть использованы для отчётности, анализа, машинного обучения и других приложений, основанных на данных Виды потоков данных - Потоки для пакетной обработки - обрабатывают данные большими порциями через определённые интервалы времени (ежечасно, ежедневно, еженедельно) - Потоки для интеграции данных - объединяют данные из нескольких разнородных источников в единое предстваление. Часто включают процессы ETL или ELT (Extract, Load, Transform) для извлечения данны источников, их преобразования в соответствии с общей схемой или форматом и загрузки в централизованное хранилище данных. - Облачные потоки данных - используют возможности и сервисы, предоставляемые облачными платформами, для создания масштабируемых решений для обработки данных. Компоненты - Источник данных - место откуда берутся данные (базы данных, API, файловые системы, устройства IoT и др.) - Обработка данных - этап на котором извлечённые данные проходят различные преобразования и манипуляции для подготовки к использованию в целевой системе (очистка данных, обогащение, агрегация и форматирование) - Место назначения данных - обработанные данные загружаются в целевую систему, которой может быть хранилище данных, озеро данных или аналитическая платформа Дашборд (от англ. dashboard - "приборная панель") - интерактивная информационная панель для визуализации данных. Ключевые особенности - Собирает информацию из разных источников на одном экране - Автоматически обновляет данные ( в реальном времени или с заданной периодичностью) - Представлен в наглядной форме: графики, диаграммы, таблицы, картограммы, временные шкалы. - Позволяет взаимодействовать с данными: применять фильтры, детализировать информацию по клику - Настраивается под конкретного пользователя и задачу Основные задачи - Мониторинг ключевых показателей (KPI) в режиме реального времени - Быстрое принятие решений на основе актуальной информации - Упрощение коммуникации между сотрудниками за счёт общего доступа к данным - Выявление тенденций и закономерностей - Отслеживание прогресса по целям и задачам - Экономия времени на анализ данных (не требуется ручной сбор и обработка) Примеры использования - В бизнесе: контроль продаж, расходов, эффективности сотрудников - В маркетинге: анализ эффективности рекламных кампаний, трафика, поведения аудитории - В производстве: отслеживание объёмов выпуска, состояния оборужования, соблюдения норм безопасности - В HR: мониторинг текучести кадров, уровня, удовлетворённости, результатов обучения - В медициине: наблюдение за эффективностью лечения, использованием ресурсов Типы дашбордов - Операционные - для ежедневного контроля текущих процессов (например, остатки на складе, статус заказов) - Аналитические - для глубокого анализа исторических данных и выявления закономерностей (например, динамика продаж за квартал) - Стратегические - для оценки долгосрочных результатов и планирования (например, финансовые итоги года, доля рынка) Чарт (от англ. chart) - опубликованный рейтинг наиболее популярных в определённый период медиапродуктов Ключевые особенности: - обычно включает 10-20 позиций - позиции располагаются по убыванию показателей популярности - период измерения - чаще неделя, реже месяц - ранжирование происходит по обхективным данным (продажи, просмотры, прослушивания) Виды чартов - Музыкальные - учитывают - продажи синглов и альбомов - проигрыш на радио - скачивания и стриминг в онлайн-сервисах - данные музыкальных журналов и телепрограмм - Книжные (списки бестселлеров) - разделяются на: - художественную литературу - нехудожественную литературу - Киночарты - строятся на основе: - недельной выручки от кинопроката - продаж и проката видео (DVD, онлайн-платформы) - телевизионных рейтингов Как формируются чарты Показатели зависят от типа медиа: - для музыки - число продаж, стримов, эфиров на радио - для кино - кассовые сборы и просмотры - для книг объёмы продаж в магазинах и онлайн Чарт - объективный индикатор текущих трендов и популярности в медиасфере, основанный на количественных данных Яндекс Метрика "Яндекс Метрика" - бесплатный сервис веб-аналитики, разработанный компанией Яндекс. Предназначен для оценки посещаемости веб-сайтов и анализа поведения пользователей.

ДЗ

Пара 7 24.09.2026

практика

Пара 8 25.09.2026

практика

Пара 9 1.10.2026

Тема: Принятие решений на основе данные. Геоданные

Геоданные - информация, которая имеет привязку к конкретному месту на Земле.

Геоданные - информация о местоположении и характеристиках объектов на земной поверхности. Они могут быть представлены в виде координат, адресов, границ территорий или других географических атрибутов

Геоданные включают координаты объектов (координаты зданий, магистралей, зелёных зон, жилых территорий и др.), атрибутивные характеристики (характеристики объектов - плотность населения, транспортная доступность, уровень загрезнения, демографические данные, и т.д.) Они могут соираться с помощью спутников, дронов, GPS-трекеров, из открытых и коммерческих источников.

Примеры геоданных могут быть 1. координаты местоположения магазинов, кафе, остановок общественного транспорта 2. данные о протяженности дорог их типе и состоянии 3. информация о границах административных районов, населенных пунктов, зон планирования и др.

Инструменты и медоты работы с геоданными 1. Геоинфоормационные системы (ГИС) - инструменты для сбора, анализа визуализации данных с привязкой к территории 2. Методы пространственного анализа: геовизуализация, буферный анализ 3. Машинное обучение и искусственные интеллект - для выявления закономерностей 4. Системы Location Intelligence (LI) - объединяяют преимущества геоинформационныех сервисов в сощдании данных

Геоаналитика - дисциплина, которая объединяет географические данные с аналитическими методами для выявления пространственных закономерностей.

Геоаналитика - процесс анализа пространсттвенных и географических данных, позволяющий выявлять закономерности и зависимости, а также прогнозировать развитие событий на основе геопространственных данных

она позволяет: 6. выбирать оптимальные локации, с учётом транспортной доступности и тд 7. Прогнозировать покупательские и транспортные потоки, оценивать эффективность, и др 8. Анализировать состояние территорий: отслеживать деградацию земель, качество воздуха 9. Планировать социальную инфраструктуру, оценивать транспортную доступность 10. Прогнозировать развитие районов, планировать долгосрочные проекты

Тепловая карта - способ визуализации данных, при котором числовые значения представляются с помощью цветовой шкалы, интенсивность или насыщенность цвета напрямую соответствует величине отображаемого показателя: чем выше значение, тем "теплее" (краснее, делтее) цвет зоны, а низкие показатели обозначаются холодными оттенками (синим, зелёныс)

Типы и области применения Кластерная тепловая карта отображает иерархическую структуру в виде набора строк и столбцов в матрице данных, представляя собой прямоугольную мозаику, в которойкаждый элемент окрашен в некоторый цвет из выбранной цветовой палитры Пример: В промышленном IoT - для выявления взаимосвязей между датчиками и прогнозирования отказов оборудования

Пространственная тепловая карта в определённый момент времени с помощью цвета в выбранной палитре обычно наносимого на геокарту или на схему помещений

Временные тепловые карты, визуализируются изменяющиеся во времени метрики с осреднением их значений в пределах назначенных интервалов