Целью сайта является размещение учебных материалов для студентов НТУУ "КПИ" ИПСА, а также полезной информации и документов.






Учебные материалы и программы дисциплин для изучения SAS


Материалы в помощь бакалаврам и магистрам
Заявление на утверждение темы и научного руководителя диплома
Требования к дипломным работам (бакалавр)
Требования к дипломным работам (специалист / магистр)
Примеры дипломных работ
Акт внедрения
Свидетельство на программу
Производственная практика
Отчет о производственной практике
Как опубликовать статью?
Рекомендательное письмо
Направления дипломных работ


SAS конференции
Мероприятия 2017 года (Москва, Россия)
SAS Global Forum 2017 (главная SAS конференция в США)


Материалы по учебным дисциплинам (Институт Прикладного Системного Анализа НТУУ КПИ).

2017 год
Байесовские сети и деревья решений в СППР (в процессе разработки)
Прикладная статистика (в процессе разработки)

2016 год
Введение в интеллектуальный анализ данных (2016 год сентябрь-декабрь)
Прикладная статистика (2016 год февраль-июнь)

2015 год
Прикладная статистика (2015 год февраль-июнь)
Программирование и АСД (сентябрь 2014 год - июнь 2015 год)

2014 год
Прикладная статистика (2014 год февраль-июнь)
Байесовские сети и деревья решений (2014 год сентябрь-декабрь)

2013 год
Системы принятия решений - лабораторные работы (SAS Enterprise Guide)
Системы принятия решений - практические занятия (SAS Enterprise Guide)
Прикладная статистика - практические занятия (2013 год Сентябрь - Декабрь)


Материалы по учебным дисциплинам за предыдущие годы
2006-2012 (лабораторные работы и методические материалы):
- Анализ временных рядов (АВР) EViews
- Моделирование экономики переходного периода (МЭПП) EViews
- Проектирование компьютерных информационных систем (ПКИС) EViews, SPSS
- Социо-экологическая экономика как причина устойчивого развития
- Интеллектуальные системы
- Прикладная статистика SAS Learning Edition (старые материалы)
- Статистическая аналитическая система (SAS Enterprise Miner)
- Факультативный курс по SAS Enterprise Miner 6.2
- Численные методы