Мета дисципліни: засвоєння принципів побудови сучасних систем підтримки прийняття рішень на основі технологій Сховищ Даних (Data Warehousing), оперативного аналізу (OLAP) і добування даних (Data Mining) для аналітичної підтримки процесів прийняття рішень, особливостей проектування, реалізації, впровадження програмних комплексів і систем підтримки прийняття рішень, отримання практичних навичок роботи з відповідними інструментальними засобами і програмами для кінцевого користувача.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен

знати:

• базові поняття систем підтримки прийняття рішень, основні етапи процесу прийняття рішень, критерії вибору;
• основні методи і моделі прийняття рішень в умовах невизначеності, в нечітких умовах;
• методи аналізу і вибору відповідних моделей даних і засобів інтелектуального аналізу даних в залежності від специфіки галузі, розробки алгоритмів підготування вихідних даних.

вміти:

• використовувати сучасні методи та технології формалізації задач вибору рішень у виробничих системах;
• вибрати з освоєного арсеналу необхідні математичні моделі і застосувати відповідну методику їх використання при вирішенні згаданих завдань підготовки та управління виробництвом.
• застосовувати математичні та програмні засоби підтримки прийняття рішень з їх реалізацією на ЕОМ.