CTE Workshop Proceedings, 2013, Vol. 1: CTE-2012 143 ХМАРНІ ТЕХНОЛОГІЇ АНАЛІЗУ ДАНИХ О. В. Адаменкоα, Л. Ф. Панченкоβ м. Луганськ, Луганський національний університет імені Тараса Шевченка α elena_adamenko@mail.ru β lubov.felixovna@gmail.com За матеріалами агентства Gartner [1] серед найбільш вагомих трен- дів наступного 2013 року – опрацювання великих масивів даних та хма- рні обчислення. Отже, важливим завданням вищої школи є підготовка конкурентоспроможного фахівця, обізнаного у відповідних технологіях. Аналіз застосування статистичного програмного забезпечення у ма- гістерських програмах західних університетів, зокрема в галузі соціаль- них та гуманітарних наук [2], свідчить про наступну динаміку викорис- тання найбільш популярних пакетів (у % до загальної кількості курсів): Динаміка використання статистичного програмного забезпечення у магістерських програмах університетів [2] Програмне забезпечення 1996-2000 рр. 2001-2005 рр. 2006-2010 рр. SPSS 33 31 31 Excel 30 29 17 SAS 33 32 24 STATA 4 8 27 У той же час, роботодавці вимагають від своїх співробітників вмін- ня користуватися: тільки SPSS – 20%, SPSS або SAS – 22%, тільки SAS – 19%, SAS або STATA – 9% [2]. Таким чином, SAS і SPSS є найбільш затребуваними статистичними середовищами. Розроблений авторами курс з комп’ютерного аналізу даних [3; 4] для підготовки фахівців різ- номанітних спеціальностей об’єднує виконання завдань з аналізу даних в середовищах Excel та SPSS. У пошуках розширення використання програмного забезпечення щодо статистичного аналізу даних ми звер- нулися до програми підтримки академічної спільноти від SAS. Ця про- грама (SAS OnDemand for Academics) включає безкоштовну можливість для студентів, що вивчають курси із використанням SAS та викладачів, які викладають курси із підтримкою в SAS, завантажити на свій комп’ютер клієнт SAS та здійснювати аналіз даних за допомогою хмар- них технологій із використанням серверів SAS [5]. Послідовність кроків для використання цієї можливості для викла- дача включає реєстрацію і створення індивідуального профілю SAS, об- рання необхідного програмного забезпечення клієнта, завантаження йо- го на свій комп’ютер, реєстрація курсу, розсилка інформації про майбу- mailto:elena_adamenko@mail.ru mailto:lubov.felixovna@gmail.com CTE Workshop Proceedings, 2013, Vol. 1: CTE-2012 144 тній курс студентам. Пройшовши усі ці крокі, автори отримали безкош- товний сертифікат на електронне навчання можливостям SAS для себе строком на 1 рік. Електронне навчання включає курси: «Запити та зві- ти», «Основи програмування», «Програмування: техніка управління да- ними», «Дисперсійний аналіз. Регресія. Логістична регресія» з підтрим- кою в середовищі SAS Enterprise Guide; та «Прикладну аналітику» і «Передбачувальні моделі для бізнес-аналітиків» в SAS Enterprise Miner. Таким чином, хмарні технології аналізу даних об’єднують провідні тенденції розвитку інформаційних технологій: аналіз великих масивів даних, так звані «великі дані» («big data») та хмарні обчислення. Ресурси програми підтримки академічної спільноти SAS OnDemand for Academics дозволяють організувати роботу студентів і викладачів у кур- сах аналізу даних із використанням хмарних технологій, клієнтська час- тина працює на комп’ютерах викладачів та студентів, а сам аналіз здійс- нюється за допомогою хмарних серверів SAS. Переваги такого підходу для університетських курсів: безкоштовність, використання передових технологій аналізу даних, формування умінь і навичок роботи з хмарни- ми технологіями, можливість розташовувати у хмарах масиви даних для спільного аналізу. Список використаних джерел 1. Gartner: Top 10 Strategic Technology Trends For 2013 [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.forbes.com/sites/ericsavitz/2012/10 /23/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2013/ 2. Adams W. C. Statistical Software for Students: Academic Practices and Employer Expectation [Електронний ресурс] / William C. Adams, Donna Lind Infeld, Carli M. Wulff. – Режим доступу : http://umdcipe.org/conferences/Classroom/Presentations/APPAM%20Teachi ng%20Workhop_Adams%20Infeld_pres_11_1109.pdf 3. Адаменко О. В. Теоретико-методичні засади навчання студентів аналізу даних з використанням комп’ютера / О. В. Адаменко // Вісн. Лу- ган. нац. ун-ту імені Тараса Шевченка. – 2010. – № 17. – С. 31 – 35. 4. Панченко Л. Ф. Компьютерный анализ данных : учеб. пособие для студентов высш. учеб. заведений / Л. Ф. Панченко, Е. В. Адаменко ; Гос. учрежд. „Луган. нац. ун-т имени Тараса Шевченко”. – Луганск : Изд-во ГУ „ДЗ ЛНУ імені Тараса Шевченка”, 2010. – 188 с. 5. SAS OnDemand for Academics [Електронний ресурс]. – Режим до- ступу : https://support.sas.com http://umdcipe.org/conferences/Classroom/Presentations/APPAM%20Teaching%20Workhop_Adams%20Infeld_pres_11_1109.pdf http://umdcipe.org/conferences/Classroom/Presentations/APPAM%20Teaching%20Workhop_Adams%20Infeld_pres_11_1109.pdf