Лабораторная работа 1 решение задач линейного программирования с помощью Microsoft Excel

Обновлено: 20.11.2024

Этот раздел предоставляет доступ к инструментам, которые вы можете загрузить и использовать для анализа данных. Ссылки на три инструмента описаны на вкладках на этой странице.

Инструменты, которые вы выбираете, зависят от ваших потребностей в анализе и вашего уровня владения программированием. Мы рекомендуем неопытным пользователям начинать с инструментов, не требующих навыков программирования. Пакет, управляемый с помощью меню (CADStat), позволит вам проводить несколько типов визуализации данных и статистического анализа с помощью интерфейса, управляемого с помощью меню. Генератор Species Sensitivity Distribution (SSD) предоставляет подробные инструкции и макросы для создания SSD. Пользователи, знакомые со статистическим программированием из командной строки, могут начать с более сложных, аналитически гибких инструментов.

Инструмент 1: CADStat
Управляемый меню пакет нескольких визуализаций данных и статистических методов на основе графического пользовательского интерфейса Java для R (JGR).
Инструмент 2: Генератор SSD
Шаблон Microsoft Excel, который создает графики доли видов, пораженных различными уровнями воздействия в лабораторных тестах на токсичность.
Инструмент 3: Программная среда для статистических вычислений и графики (R), руководство по командной строке.
Учебник по бесплатному статистическому программному пакету R, основанный на загружаемых сценариях R и примерах данных.

CADStat

CADStat — это управляемый с помощью меню пакет нескольких методов визуализации данных и статистических методов. Он основан на графическом пользовательском интерфейсе Java для R. Методы в этом пакете включают: диаграммы рассеяния, диаграммы, корреляционный анализ, линейную регрессию, квантильную регрессию, анализ условной вероятности и инструменты для прогнозирования условий окружающей среды на основе биологических наблюдений. В разделе «Полезные ссылки» приведены ссылки на инструкции по установке CADStat и интерфейс Java GUI для R.

Генератор SSD

Распределения чувствительности видов (SSD) отображают долю видов, затронутых различными уровнями воздействия в лабораторных тестах на токсичность. SSD генерирует шаблон Microsoft Excel, который можно использовать для создания настраиваемых SSD. Работа SSD Generator зависит от макросов, поэтому при открытии шаблона необходимо выбрать «включить макросы».

Генератор SSD можно загрузить из раздела «Полезные ссылки». Дополнительную информацию об использовании твердотельных накопителей в причинно-следственном анализе можно найти на странице «Распределение чувствительности к видам» (перейдите по ссылке в блоке полезных ссылок).

EPA (2005) предоставляет более подробную информацию о выборе данных для твердотельных накопителей и методе их создания.

Командная строка R

R — это бесплатная статистическая программа, предоставляющая доступ к широкому набору статистических инструментов. На этой странице представлен краткий обзор некоторых команд, которые помогут пользователям начать работу с этим программным обеспечением.

Рабочее пространство

Перед началом каких-либо вычислений полезно сначала настроить рабочий каталог. Используя проводник Windows (или любой другой аналогичный метод), создайте новую папку для хранения своей работы. Затем, после запуска R, выберите «Файл»: Изменить каталог

Перейдите к только что созданной папке и выберите ее. Теперь R будет хранить ваши рабочие данные в этом каталоге. Он также будет автоматически искать в этом каталоге сценарии и данные, которые вы хотите импортировать. Данные примера будут использоваться для демонстрации большинства скриптов в этом разделе. Эти данные и дополнительные примеры сценариев можно получить в поле «Полезные ссылки». Они должны быть загружены и сохранены в вашем рабочем каталоге.

Основной синтаксис

Имена переменных в R могут состоять из комбинаций букв, цифр, знаков подчеркивания и точек. Они чувствительны к регистру. Обратите внимание, что в этом и всех последующих разделах команды R можно запускать, вырезая и вставляя текст непосредственно в окно консоли R.

Основной целью нескольких предстоящих лабораторных работ будет определение математической взаимосвязи между двумя переменными физическими параметрами. Графики являются полезными инструментами, которые могут прояснить такие отношения. Во-первых, построение графика обеспечивает визуальное изображение данных и любых тенденций в них. Во-вторых, посредством соответствующего анализа они дают нам возможность прогнозировать результаты любых изменений в системе.

Важным методом графического анализа является преобразование экспериментальных данных для получения прямой линии. Если существует прямая линейная зависимость между двумя переменными параметрами, данные могут быть приспособлены к уравнению прямой с известной формой \(y = mx + b\) с помощью метода, известного как линейная регрессия. Здесь \(m\) представляет наклон линии, а \(b\) представляет точку пересечения y, как показано на рисунке ниже.Это уравнение выражает математическую взаимосвязь между двумя нанесенными на график переменными и позволяет прогнозировать неизвестные значения параметров.

Уравнение для наиболее подходящей линии:

Компьютерные электронные таблицы — это мощные инструменты для работы с количественными данными и построения графиков. В этом упражнении для этой цели будет использоваться программа для работы с электронными таблицами Microsoft Excel©. В частности, студенты научатся использовать Excel для изучения ряда линейных графических отношений. Обратите внимание, что хотя Excel может подгонять кривые к нелинейным наборам данных, эта форма анализа обычно не так точна, как линейная регрессия.

Процедура

Часть 1. Простой линейный график

Сценарий. Определенный эксперимент предназначен для измерения объема 1 моля газообразного гелия при различных температурах, при сохранении постоянного давления газа на уровне 758 торр:

Запустите программу Microsoft Excel © (версия 2016 г., установлена на всех компьютерах во всех компьютерных центрах кампуса). Нажмите кнопку "Пуск" (в левом нижнем углу экрана), затем нажмите "Программы", а затем Microsoft Excel © .
Введите приведенные выше данные в первые два столбца электронной таблицы.

Зарезервируйте первую строку для меток столбцов.
Значения x необходимо вводить слева от значений y в электронной таблице. Помните, что независимая переменная (которую вы, как экспериментатор, контролируете) идет по оси X, а зависимая переменная (измеренные данные) — по оси Y.

Выделите набор данных (не метки столбцов), которые вы хотите отобразить (рис. 1).

Нажмите Вставить > Рекомендуемые диаграммы, а затем Разброс (рис. 2).

Выберите точечную диаграмму, на которой показаны только точки данных без соединительных линий — параметр с надписью Рассеивание только с маркерами (рис. 3).

Теперь вы должны увидеть точечную диаграмму на экране Excel, на которой можно предварительно просмотреть график (рис. 4).

Если все выглядит хорошо, пришло время добавить заголовки и пометить оси графика (рис. 5).

Сначала нажмите внутри диаграммы.
Перейдите на вкладку Дизайн и нажмите ДобавитьЭлемент диаграммы > Название диаграммы > Над диаграммой
Диаграмма должна иметь осмысленный пояснительный заголовок, начинающийся со слов «Y против X», за которым следует описание вашей системы.
Нажмите Названия осей (выберите Название основной горизонтальной оси и Название основной вертикальной оси), чтобы добавить метки к координатам x и y. оси. Обратите внимание, что важно маркировать оси как с указанием измерения, так и с используемыми единицами.

Чтобы изменить заголовки, щелкните текстовое поле для каждого заголовка, выделите текст и введите новый заголовок (рис. 6).

Ваш следующий шаг – добавить линию тренда к точкам данных, нанесенным на график. Линия тренда представляет собой наилучшее возможное линейное соответствие вашим данным. Для этого сначала нужно «активировать» график. Сделайте это, нажав на любую из точек данных. Когда вы это сделаете, все точки данных будут выделены.

Нажмите кнопку Элементы диаграммы рядом с правым верхним углом диаграммы.
Установите флажок Линия тренда.
Нажмите Дополнительные параметры. Отобразится вариант, показанный на рис. 7.
Обратите внимание, что кнопка "Линейный" уже нажата.Теперь установите флажок Отображать уравнение на диаграмме и поле Отображать значение R-квадрата на диаграмме. Затем нажмите кнопку Закрыть.

Уравнение, которое теперь отображается на вашем графике, представляет собой уравнение подобранной линии тренда. Значение R 2 дает меру того, насколько хорошо данные соответствуют уравнению. Чем ближе значение R 2 к 1, тем лучше соответствие. Как правило, значения R 2 0,95 или выше считаются подходящими. Обратите внимание, что программа всегда будет подгонять линию тренда к данным, независимо от того, насколько хороши или ужасны данные. Вы должны оценить качество подбора и пригодность этого типа подбора для вашего набора данных.
Распечатайте полноразмерную копию подготовленного графика и прикрепите ее к отчету. Затем запишите в отчет следующую информацию:

уравнение наиболее подходящей линии тренда к вашим данным
наклон линии тренда
пересечение линии тренда по оси Y
хорошее или плохое соответствие строки данным и почему.

Путем графического отображения пяти измеренных значений устанавливается зависимость между объемом газа и температурой. График содержит визуальное представление отношения (график) и математическое выражение отношения (уравнение). Теперь его можно использовать для определенных прогнозов.

Например, предположим, что образец газообразного гелия массой 1 моль охлаждается до тех пор, пока его объем не станет равным 10,5 л. Вас просят определить температуру газа. Обратите внимание, что значение 10,5 л выходит за пределы графика данных. Как найти температуру, если она не попадает между известными точками? Есть два способа сделать это.

Метод (1). Экстраполируйте линию тренда и оцените, где находится точка на линии.

Нажмите вкладку Макет в верхнем меню, затем Линия тренда >Дополнительные параметры линии тренда.
В разделе Прогноз введите число в поле Назад, так как мы хотим продлить линию тренда в обратном направлении x. Чтобы решить, какое число ввести, посмотрите на свой график, чтобы увидеть, как далеко по оси X вам нужно пройти, чтобы покрыть область, где объем = 10,5 л. После ввода числа нажмите Закрыть, и теперь линия на вашем графике должна быть продлена в обратном направлении.
Теперь используйте свой график, чтобы оценить значение x, представив прямую линию вниз от y = 10,5 L до оси x. Запишите это значение в свой отчет.

Метод (2): подставьте это значение объема в уравнение линии тренда и найдите неизвестную температуру. Сделайте это и запишите ответ в своем отчете. Обратите внимание, что этот метод, как правило, более точен, чем экстраполяция и "на глаз" на графике.

Часть 2. Два набора данных с наложением

Сценарий. В одном эксперименте спектрофотометр используется для измерения светопоглощения нескольких растворов, содержащих разные количества красного красителя. Два набора собранных данных представлены в таблице ниже:

< tr> < td style="vertical-align:middle;">0,470

Данные A		Данные B
Количество красителя (моль)	Впитывающая способность (безразмерная)	Количество красителя (моль)	Впитывающая способность (безразмерная)
0,100	0,049	0,800	0,620
0,200	0,168	0,850	0,440
0,300	0,261	0,900< /td>	0,285
0,400	0,360	0,950	0,125
0,500
0,600	0,590
0.700	0,700
0,750	0,750

Вы хотели бы увидеть, как эти два набора данных соотносятся друг с другом. Для этого вам придется поместить оба набора данных как независимые отношения на один и тот же график. Обратите внимание, что этот процесс работает, только если у вас одинаковые значения осей и величины.

Введите эти новые данные на новую страницу (лист 2) в Excel. Не забудьте пометить столбцы данных A и B. Опять же, не забудьте ввести значения x слева от значений y.
Во-первых, нарисуйте данные A только в виде диаграммы XY Scatter (так же, как вы сделали с данными в Части 1). Сопоставьте линию тренда с этими данными, используя линейную регрессию, и получите уравнение этой линии.
Теперь вам нужно добавить данные Б на этот график.

Активируйте график, щелкнув одну из точек данных на графике.
Нажмите диаграмму правой кнопкой мыши и выберите Выбрать данные. На листе появится поле Выбрать источник данных с исходными данными диаграммы.
Перейдите на вкладку Добавить и введите «Данные B» в качестве имени серии.
Нажмите на маленький значок под Значения серии X, затем выделите значения по оси X данных B.
Нажмите клавишу ввода, затем повторите эту процедуру для Значений серии Y, выделив значения по оси Y для данных B. Для каждого из этих шагов вы должны увидеть экран, аналогичный показанному на Рис. 8. Обратите внимание, что могут быть небольшие различия в зависимости от версии Microsoft Excel ©, установленной на вашем компьютере.

Нажмите "ОК" дважды, чтобы вернуться в главное окно Excel.
На этом этапе вы должны увидеть новые точки данных (обозначенные как Series 2), как показано на рис. 9. Теперь вы можете независимо проанализировать этот набор данных, вставив линию тренда, как и раньше.

Распечатайте полноразмерную копию подготовленного графика и прикрепите ее к отчету. Затем запишите в отчет следующую информацию:

уравнение наиболее подходящей линии тренда для данных A,
уравнение наиболее подходящей линии тренда для данных B,
Если экстраполировать эти линии тренда, они пересекутся. Определите значения x и y для точки пересечения с помощью системы уравнений.

Часть 3. Статистический анализ и простые диаграммы рассеяния

Когда для одной переменной выполняется много независимых измерений, в данных неизбежно возникает некоторый разброс (шум). Обычно это результат случайных ошибок, на которые экспериментатор практически не может повлиять.

Сценарий. Десять разных студентов из двух разных колледжей измеряют концентрацию ионов сульфата в образце водопроводной воды:

Простой статистический анализ этих наборов данных может включать расчет средней и медианной концентрации, а также стандартного отклонения. Среднее значение (\(\bar \)) – это просто среднее значение, определяемое как сумма (\(\Sigma\)) каждого из измерений (\(x_\)) в наборе данных, деленная на количество измерений. (\(Н\)):

Медиана (\(M\)) — это среднее значение набора данных, упорядоченного в числовом виде, где половина измерений находится выше медианы, а половина — ниже. Среднее местоположение измерений \(N\) можно найти с помощью:

Если \(N\) является нечетным числом, формула дает целое число, представляющее значение, соответствующее среднему местоположению в упорядоченном распределении измерений. Например, в наборе чисел (3 1 5 4 9 9 8) срединное положение равно (7 + 1)/2, или 4-е значение. Применительно к числовому упорядоченному набору (1 3 4 5 8 9 9) число 5 является 4-м значением и, следовательно, медианой — три балла выше 5 и три ниже 5. Обратите внимание, что если бы было только 6 чисел в наборе (1 3 4 5 8 9) срединное положение равно (6 + 1)/2, или 3,5-е значение. В этом случае медиана находится посередине между 3-м и 4-м значениями в упорядоченном распределении, или 4,5.

Стандартное отклонение (\(s\)) – это мера вариации в наборе данных, которая определяется как квадратный корень из суммы квадратов, деленный на количество измерений минус один:

Итак, чтобы найти \(s\), вычтите каждое измерение из среднего, возведите результат в квадрат, добавьте его к результатам каждого квадрата разности, разделите эту сумму на количество измерений минус один, затем извлеките квадратный корень. этого результата. Чем больше это значение, тем больше разброс данных и ниже точность измерений.

Хотя среднее значение, медиану и стандартное отклонение можно рассчитать вручную, для определения этих значений часто удобнее использовать калькулятор или компьютер. Microsoft Excel © особенно хорошо подходит для такого статистического анализа, особенно для больших наборов данных.

Чтобы получить медиану, введите «= median(a1:a10)». Чтобы получить стандартное отклонение, введите "=stdev(a1:a10)".

Отклонение выбросов

Выбросы — это точки данных, которые лежат далеко за пределами диапазона, определенного остальными измерениями, и могут в значительной степени исказить ваши результаты. Если вы обнаружите, что выброс произошел из-за очевидной экспериментальной ошибки (например, вы неправильно сняли показания с прибора или приготовили раствор), вы можете без колебаний отклонить эту точку зрения. Однако, если ни одна из этих ошибок не очевидна, вы должны проявлять осторожность при принятии решения о сохранении или отклонении балла. Один грубый критерий для отклонения точки данных — если она лежит в пределах двух стандартных отклонений от среднего или среднего значения

Отклонение точек данных невозможно только потому, что вы хотите, чтобы ваши результаты выглядели лучше. Если вы решите отклонить выброс по какой-либо причине, вы всегда должны включать документацию в свой лабораторный отчет, в которой четко указано:

что вы отклонили балл
какой пункт вы отклонили
почему вы его отклонили

Отказ от раскрытия этой информации может представлять собой научное мошенничество.

Построение точечной диаграммы

В отличие от линейных графиков, созданных до сих пор, точечная диаграмма просто показывает изменение измерений одной переменной в заданном наборе данных, т. е. обеспечивает визуальное представление «шума» в данных. Данные нанесены в виде столбца, и здесь нет зависимости от x-y (рисунок 10). Обратите внимание, что наборы данных с большей степенью разброса будут иметь более высокое стандартное отклонение и состоят из менее точных измерений, чем наборы данных с небольшой степенью разброса.

CIS 116 Введение в Excel (A). Развивает навыки учащихся в ключевой вычислительной технологии конечного пользователя, Microsoft Excel, до уровня, который позволит учащимся успешно использовать его на рабочем месте и соответствовать современным ожиданиям работодателей. Требует обширной лабораторной работы. 1 балл каждый семестр.

CIS 117 Введение в веб-разработку (A). Обеспечивает введение в инфраструктуру World Wide Web (WWW). Развивает навыки создания статических веб-страниц. Включает следующие темы: архитектура клиент-сервер, Всемирная паутина, интернет-протоколы, структура веб-документа, теги XHTML, каскадные таблицы стилей (CSS). Требует обширных практических лабораторных упражнений. 1 балл каждый семестр.

CIS 202 Основы информационных систем (A). Знакомит с использованием информационных систем и информационных технологий в организациях. Рассматривает концепции управления информацией, теории систем, качества, расширенного принятия решений и добавленной стоимости продуктов и услуг. Особое внимание уделяется информационным технологиям, включая вычислительные и телекоммуникационные системы. Учит студентов анализировать требования, определять информационную систему и разрабатывать индивидуальные решения для повышения производительности. 3 кредита Каждый семестр.

CIS 206 Инструменты информационных технологий (A). Необходимое условие: CSC 104, или CIS 106, или CIS 116. Развивает средний уровень владения ключевыми инструментами офисной производительности и информационных технологий. Включает следующие темы: операционные системы, графические пользовательские интерфейсы, обработка текстов, настольные публикации, средства проверки грамматики и стиля, офисные презентации, мультимедийные документы, электронные таблицы и расширенные приложения, бизнес-диаграммы, Интернет и интранет, электронная почта, Всемирная паутина, поисковые системы. и веб-публикации. Требует обширных практических лабораторных упражнений. 1 балл каждый семестр.

CIS 217 Основы бизнес-вычислений (A). Предоставляет широкий обзор тем, технологий и терминов, связанных с использованием компьютеров в коммерческих организациях. Включает такие темы, как аппаратное обеспечение, программное обеспечение, сети, информационные системы и системы отчетности, электронная коммерция и базы данных. Предоставляет учащимся возможность развивать навыки работы с электронными таблицами в соответствии с сертификацией первого уровня. Требует выполнения лабораторных заданий вне класса. 3 кредита Каждый семестр.

CIS 295 Topics in Computer Information Systems (A). Необходимое условие: Публикуется перед регистрацией каждый семестр. Рассматривает текущие темы в этой области на вводном уровне. Каждое предложение курса мотивировано опытом преподавателя и интересами студентов. Описания и предварительные требования публикуются до периода регистрации на курс.Пример темы: Лаборатория аппаратного и программного обеспечения информационных технологий. 1–3 Кр.

CIS 303 Аппаратное и программное обеспечение для информационных технологий (A). Предварительные требования: CSC 203 и MTH 281. Охватывает как аппаратные, так и программные компоненты компьютерных систем. Включает следующие темы: основные элементы компьютерной системы, представление данных, цифровая логика, архитектура ЦП, память, шины, наборы инструкций, язык ассемблера, магнитные и оптические диски, резервное хранилище, видеодисплеи, устройства ввода-вывода, сети, мульти- пользовательские и многозадачные операционные системы, управление процессами, файлами и памятью. Закрыто для студентов, получивших кредит CSC 303. 3 кредита каждый семестр.

CIS 309 Лаборатория ИТ-оборудования и сетей (A). Обеспечивает введение в компьютерную аппаратную технологию, операционные системы, сети. Учащиеся узнают, как компоненты работают вместе в компьютере и сети, как проводить измерения, осваивают стандартные отраслевые операционные системы и изучают основные способы устранения неполадок в системе и сети. Студент получит опыт решения реальных аппаратных, сетевых и программных проблем. 1 Кр. Осень.

CIS 317 Анализ и логическое проектирование информационных систем (A). Предварительные требования: CIS 202, CIS 206 и CSC 203. Изучение анализа требований, процесса разработки и модификации системы. Включает такие темы, как этапы жизненного цикла и роль системного аналитика; организационный стиль, осуществимость и влияние информационных систем; анализ требований, выборка и исследование данных, интервьюирование; схемы потоков данных, словари данных, подготовка и написание предложений; прототипирование, проектирование эффективного ввода и вывода, пользовательский интерфейс; метрики программного обеспечения, обеспечение качества и оценка и приобретение пакетов программного обеспечения. Требуются контролируемые лабораторные занятия. 4 Кр. Осень.

CIS 327 Веб-публикации и дизайн (A). Знакомит с основными элементами дизайна и производства как печатных, так и веб-публикаций: заголовки, текст, фотографии и иллюстрации, манипулирование и использование шрифтов, диаграммы и графики, ссылки на веб-сайты, гипертекст, звук, видео и другие новые технологии публикации. (в перекрестном списке с ART/CMC/JRB-327) 3 Cr. Каждый семестр.

CIS 404 Мультимедиа и взаимодействие человека с компьютером (A). Предварительные требования: CSC 209 и CIS 317. Знакомит с проблемами взаимодействия человека и компьютера (HCI) при проектировании мультимедийных информационных систем. Включает следующие темы: удобство использования, теории человеко-компьютерного взаимодействия, процесс проектирования, оценка дизайна интерфейса; интернационализация, межкультурное удобство использования; обработка информации человеком, прямое манипулирование, меню, команды, решения на естественном языке, руководства пользователя и документация; интерактивные устройства, совместная работа с компьютерной поддержкой, средства совместной работы; мультимедийные инструменты (например, Flash) и реализация прототипов. 3 Кр.

CIS 419 Компьютерные сети и Интернет-приложения (A). Предварительные требования: CSC 205 и CSC 209. Обеспечивает всестороннее изучение области компьютерных коммуникаций, локальных сетей и межсетевого взаимодействия. Включает следующие темы: модели OSI и TCP/IP, протоколы, топологии, вопросы передачи данных, обнаружение и исправление ошибок, локальные сети, сетевое оборудование, Ethernet и беспроводные технологии, глобальная сеть, коммутация пакетов, маршрутизация, дейтаграммы, адресация в Интернете, домашняя сеть и безопасность. Включает практический опыт работы с сетевым оборудованием и программным обеспечением. Закрыто для учащихся, получивших кредит CSC 419. 3 Cr. Fall.

CIS 421 Компьютерная и сетевая безопасность (A). Предварительное требование: CIS 419. Изучение концепций, методов и инструментов компьютерной и сетевой безопасности. Включает следующие темы: безопасность, конфиденциальность, обеспечение информации, угрозы, аутентификация пользователей и контроль доступа; примеры UNIX и Windows; журналы и обнаружение вторжений; криптография, системы с открытыми и закрытыми ключами, Kerberos, IP-безопасность, брандмауэры, контроль доступа к сети и базам данных и вопросы безопасности; этические вопросы. Включает практический опыт работы с аппаратным и программным обеспечением безопасности. Закрыто для студентов, получивших кредит CSC 421. 3 Cr.

CIS 422 Физический дизайн и реализация с СУБД (A). Необходимое условие: CSC 205. Охватывает проектирование и внедрение информационных систем в среде системы управления базами данных. Требуется, чтобы учащиеся спроектировали и построили физическую систему с использованием программного обеспечения базы данных для реализации логического проекта. Подчеркивает базовые знания нормализации моделирования данных, методов баз данных, проектирования баз данных и использования баз данных в бизнесе. Закрыто для учащихся, получивших кредит CSC 422. 3 Cr. Spring.

CIS 427 Управление проектами и практика (A). Необходимое условие: CIS 317. Знакомит с разработкой программного обеспечения и управлением процессом разработки.Включает следующие темы: управление жизненным циклом программного обеспечения (определение требований, логическое проектирование, физическое проектирование, внедрение, тестирование, системная интеграция, обслуживание); приемы проектирования (структурированные, событийно-ориентированные, объектно-ориентированные); реализация; тестирование и обеспечение качества программного обеспечения; доставка и обучение пользователей; метрики для управления проектами и оценки производительности системы; ожидания руководства; управление персоналом, анализ затрат и управление изменениями; управление поведенческими и техническими аспектами проекта. 3 Кр. Весна.

CIS 434 Поддержка принятия решений и экспертные системы (A). Предварительные требования: CIS 317 и MTH 243. Охватывает системы поддержки принятия решений (DSS) и их подсистемы. Включает следующие темы: обзор DSS, моделирование и анализ с использованием линейного программирования, таблицы решений, деревья, AHP и т. д., системы групповой поддержки принятия решений, основы искусственного интеллекта, экспертные системы, инструменты построения экспертных систем и проверка, представление знаний. Включает практический опыт работы с Excel LP Solver, Scenarios, Goal Seeking и т. д., а также с программными инструментами DSS и ES, такими как Expert Choice, Expertise2Go и т. д. 3 Кр.

CIS 435 Аналитика данных и прогнозное моделирование (A). Необходимое условие: CSC 205. Обучает учащихся тому, как быть аналитиком данных. Узнайте, как учащиеся могут очищать, манипулировать, анализировать и визуализировать базы данных, чтобы получать полезные результаты и результаты, которые помогают другим принимать решения. Состоит из двух основных частей. Первая часть подробно описывает аналитику данных с использованием языка R. Вторая часть охватывает несколько тем, связанных с наукой о данных и анализом, таких как машинное обучение и моделирование, веб-скрапинг, обработка естественного языка и кластеризация. 3 Кр. Весна.

CIS 436 Data Mining (A). Предварительные требования: CIS 422 и MTH 243. Изучение процесса интеллектуального анализа данных с целью обнаружения нетривиальных, интересных и полезных знаний из больших источников данных. Включает следующие темы: концепции, модели и методы интеллектуального анализа данных; подготовка данных; описание концепции; дерево решений и байесовские классификации; кластерный анализ и меры расстояния, иерархическая и вероятностная кластеризация; анализ правил ассоциации. 3 Кр.

CIS 442 Системы электронной коммерции (A). Предварительные требования: CSC 209 и CIS 422 и CIS 117. Охватывает определение инструментов электронного бизнеса, чтобы понять, как взаимодействуют пользователи, инструменты, потребности и возможности. Включает следующие темы: инфраструктура электронной коммерции, дизайн и реализация веб-сайта электронной коммерции, социальные, политические и этические вопросы, связанные с электронной коммерцией, а также бизнес-планы технологических предприятий. Изучаются реальные приложения и примеры, чтобы представить концепции, связанные с анализом, проектированием, внедрением и обслуживанием систем электронной коммерции. 3 Кр. Осень.

CIS 446 Принципы облачных вычислений (A). Предварительные требования: CSC 205, 209 и CIS 419. Охватывает основные концепции, модели, технологии, приложения и инструменты программирования в облачных вычислениях. Включает следующие темы: концепции облака, масштабируемость, облачные модели, широкополосные сети и Интернет-архитектура, технология виртуализации, аппаратное обеспечение для вычислений и хранения, механизм облачной безопасности, облачная инфраструктура, облачные платформы, показатели SLA и QoS, алгоритмы балансировки нагрузки и планирования, устойчивые распределенные наборы данных, шаблоны и инструменты программирования для облачных вычислений, доступ к большим данным и обработка больших данных через Spark API. Требует обширного программирования. 3 Кр. Весна.

CIS 472 Архитектура предприятия и стратегия ИС (A). Требования: CIS 317, CIS 419, ACC 280, BUS 365; Требования: CIS 422 и CIS 427. Обсуждается соответствие информационных систем организационной стратегии и процессам. Рассматривает бизнес-процессы и то, как информационные системы поддерживают эти процессы. В частности, бизнес-функции маркетинга и продаж, управления производством и цепочками поставок, бухгалтерского учета и управления персоналом. Особое внимание уделяется методам анализа процессов, а также разработке и внедрению систем планирования ресурсов предприятия. 3 Кр. Весна.

CIS 487 Информационные технологии для развития (A). Предварительные требования: Статус младшего и компьютерные информационные системы только основные или второстепенные. Знакомит с концепциями ИТ для развития для разработки и повышения ценности организаций с помощью ИТ. Предполагает работу с малым бизнесом региона. Требует, чтобы студенты оценивали технологические потребности микробизнеса, готовили технологические планы, проводили обучение и внедряли решения. Учит студентов развивать техническую подготовку и навыки построения доверия для удовлетворения потребностей в ИТ. Дает возможность применить знания, полученные в классе, работая в профессиональной среде. 3 Кр.

CIS 492 Стажировка по компьютерным информационным системам (A). Требования: Статус Юниора, 3.0 или лучше среднего по курсам компьютерных информационных систем, соответствующей курсовой работе, не менее 18 кредитов по основной специальности, завершенной до начала стажировки, и разрешению инструктора. Предоставляет возможность применить знания, полученные в классе, работая в профессиональном параметр. Также предоставляет ценный и сложный опыт для студентов, которые никогда не работали в такой ситуации, а также для специалистов, повышающих свое образование. Учит успешного стажера тому, как эффективная профессиональная деятельность требует интеграции основных знаний с поведенческими навыками и навыками устного и письменного общения. За каждым студентом в кампусе наблюдает преподаватель компьютерных наук, а на рабочем месте - квалифицированный управленческий персонал. Прошлые проекты включали бизнес-программирование, анализ требований, веб-приложения, проектирование баз данных, передачу данных и управление проектами. 1–3 Кр. По договоренности.

CIS 493 Старшая диссертация (A). Предварительные требования: статус младшего специалиста, средний балл 3,0 или выше по курсам компьютерных информационных систем, соответствующая курсовая работа, не менее 18 кредитов по основной специальности, выполненной до начала работы над диссертацией, и разрешение преподавателя. Предоставляет студентам возможность применять знания, полученные в классе, работая в независимом научно-исследовательском или опытно-конструкторском проекте в академической среде, что является ценным и сложным опытом для студентов, которые планируют обучение в аспирантуре, чтобы проверить свой потенциал для самостоятельного обучения и передовых исследований. Может включать существенную разработку программного обеспечения, структурирование имеющегося коммерческого программного/аппаратного обеспечения для конкретных приложений или эмпирическое исследование использования технологии. Разработка успешной диссертации позволяет студентам обогатить свои знания в области компьютерных приложений, теории, аппаратного или программного обеспечения, развить навыки анализа проблем, связанных с современными компьютерными технологиями, и сделать эффективные устные и письменные презентации своих достижений. Каждый студент находится под наблюдением преподавателя факультета компьютерных наук. 3 Кр. По договоренности.

CIS 495 Темы в СНГ (A). Необходимое условие: публиковаться перед регистрацией каждый семестр. В качестве углубленного курса рассматриваются актуальные темы в этой области. Каждое предложение курса мотивировано опытом преподавателя и интересами студентов. Ожидает, что учащиеся завершат крупный исследовательский, дизайнерский или опытно-конструкторский проект. Описания и предварительные требования публикуются до периода регистрации на курс. 3 Кр.

CIS 499 Независимое исследование информационных систем (A). Необходимое условие: разрешение преподавателя. Организуется после консультации с профессором-спонсором и в соответствии с процедурами Академического совета до регистрации. 1–3 Кр. По договоренности.

Колледж Элизабеттаун, расположенный в историческом округе Ланкастер, штат Пенсильвания, – это избранное частное учебное заведение с проживанием и совместным обучением. Элизабеттаун предлагает 44 специальности и 93 несовершеннолетних и концентрации, которые ведут к получению ученых степеней в области гуманитарных наук, изобразительного и исполнительского искусства, науки и техники, бизнеса, здравоохранения и социальных услуг, а также образования.

Колледж аккредитован Ассоциацией колледжей и школ Средних штатов. Кроме того, Элизабеттаун имеет специализированные аккредитации от ABET; Аккредитационный совет по образованию в области трудотерапии Американской ассоциации трудотерапии; Комитет Американского химического общества по профессиональной подготовке; Совет по аккредитации бизнес-школ и программ; Совет по образованию в области социальной работы; Национальное агентство по аккредитации клинических лабораторных наук; и Национальная ассоциация музыкальных школ.

Послание президента

Уже более века Элизабеттаунский колледж меняет жизнь людей, помогая нашим студентам исследовать и развивать большие идеи и реализовывать свои самые большие возможности для служения и лидерства.

В Элизабеттауне мы стремимся к академическому превосходству и считаем, что обучение приносит пользу другим. Наши предложения, как в классе, так и вне его, побуждают студентов задуматься о самых важных жизненных вопросах. Занимаясь самыми глубокими вопросами смысла, цели, ценностей и этики, наши ученики начинают рассматривать свою жизнь как предмет для размышлений и развивают инструменты для создания большой цели для себя. Образовательный опыт Элизабеттауна определяется четырьмя ключевыми факторами:

Наше учебное сообщество, ориентированное на отношения
Сильная международная и межкультурная перспектива.
Возможности экспериментального обучения, дополняющие занятия в классе.
Программы и опыт, которые готовят учащихся к целеустремленной жизни и значимой работе

Вместе эти атрибуты обеспечивают основу для сочетания исторических целей высшего образования с его современными реалиями и отражают основные черты нашей институциональной миссии.

Этот каталог свидетельствует о впечатляющей широте и глубине наших программ, каждая из которых поддерживает наших студентов, когда они находят возможности стать большей частью мира. Я призываю вас ознакомиться с нашими предложениями и подумать, как вы хотите бросить себе вызов здесь, в Элизабеттауне.

Карл Дж. Стрикверда
Президент Элизабеттаунского колледжа

Как с нами связаться

Почтовый адрес

Колледж Элизабеттаун
One Alpha Drive
Элизабеттаун, Пенсильвания, 17022-2298

Вопросы о зачислении

Вопросы об этом каталоге

Вопросы об образовании для взрослых

Положения и требования, изложенные в этом Каталоге, не должны рассматриваться как безотзывный договор между Элизабеттаунским колледжем и студентом. Колледж оставляет за собой право изменять любое положение или требование в любое время. Все учащиеся несут ответственность за соблюдение требований, правил, положений и процедур, опубликованных в этом Каталоге, Справочнике для учащихся или других официальных средствах массовой информации.

Колледж Элизабеттаун соответствует требованиям Раздела VII Закона о гражданских правах от 1964 г., Раздела IX Поправок об образовании от 1972 г., а также всех других применимых федеральных, государственных и местных законов, постановлений и правил. Элизабеттаунский колледж не допускает дискриминации по признаку пола, расы, цвета кожи, религии, возраста, инвалидности, статуса ветерана, национального или этнического происхождения, происхождения, сексуальной ориентации, наличия аттестата об общем образовании по сравнению с аттестатом о среднем образовании или любой другой защищенный законом статус при приеме на работу и продвижении по службе в соответствии с его образовательной политикой, программами стипендий и кредитов, а также спортивными или другими программами, администрируемыми Колледжем, за исключением случаев, когда такие условия могут представлять собой добросовестные профессиональные квалификации или квалификации. Дискриминационные действия любого рода строго запрещены. В соответствии с историческими ценностями Элизабеттаунского колледжа, Колледж стремится относиться ко всем сотрудникам с достоинством, справедливостью и справедливостью.

Колледж Элизабеттаун был основан в 1899 году руководителями Братской церкви. Сегодня Колледж управляется независимым Советом попечителей и подтверждает постоянные отношения завета с Церковью Братьев. Элизабеттаунский колледж аккредитован Ассоциацией колледжей и средних школ Средних штатов.

Читайте также: