Методы инфологического моделирования в финансах

Входные требования: Базовые знания в области математики, статистики, сферы финансов и навыки программирования и работы с базами данных

Зачетные единицы: 3

Курс: По выбору

Язык курса: Русский

Цели

В результате курса студенты научатся:
– основным принципам и подходам к проектированию современных баз данных
– принципам проектирования сложных объектов и элементов структурного анализа
– применению моделей, методов, архитектуры хранения и обработки больших данных
– методологии разработки и реализации внешней, концептуальной информационной, логической моделей баз данных в условиях больших данных

Важным разделом курса будет изучение требований по информационной безопасности и непрерывности бизнес-процессов при проектировании баз данных, а также обеспечению информационной безопасности банковских систем и персональных данных клиентов.

Содержание

  • Этапы проектирования баз данных: Основные этапы проектирования баз данных. Инфологическое, датологическое проектирование. Принципы проектирования сложных объектов и элементы структурного анализа. Принципы многоэтапности, декомпозиции, стадии проектов реализации моделей хранения и обработки больших данных в области финансов.
  • Классификация и компоненты моделей данных: Внешняя модель предметной области. Внешняя и информационная (концептуальная) модель данных. Внутренний уровень представлен логической и физической моделями, с помощью которых описывается структура БД. Логическая модель данных - доступ к данным со стороны внешних прикладных программ.
  • Модель «Сущность - Связь»: Структуризация объектной системы предметной области и ее семантическое описание. Типы сущностей, виды атрибутов, виды связей между типами сущностей. Спецификация моделей данных.
  • Моделирование и объединение локальных представлений: Проведения декомпозиции предметной области и анализ внешней модели. Этапы моделирования локального представления. Определение состава, атрибутов, ключей, связей объектов и их документирование.
  • Особенности обработки и хранения больших данных в области финансов: Перспективы развития больших данных в области финансов. Критерии проекта в категории больших данных. Повышение операционной эффективности. Улучшение качества обслуживания клиентов. Управление рисками и соответствие нормативным требованиям. Примеры использования решений для анализа данных большого объема в банках.
  • Безопасность баз данных: Требования по информационной безопасности и непрерывности бизнес-процессов при проектировании баз данных. Обеспечение информационной безопасности банковских систем и персональных данных клиентов.

Формат

Лекции и лабораторные занятия

Оценка

Посещение лекционных и лабораторных занятий является обязательным. Итоговый контроль по дисциплине осуществляется в форме зачета.