Рассматриваются модели, задачи и сферы применения интеллектуального анализа данных в информационных системах. Обсуждаются назначение и архитектура систем поддержки принятия решений, хранилищ данных и геоданных, а также OLAP-систем. Представлен широкий спектр методов интеллектуального анализа данных, включая методы классификации и прогнозирования, поиска ассоциативных правил, кластеризации данных и другие. Рассмотрены специальные вопросы, расширяющие область Data Mining, а именно: Visual Mining, Text Mining, Distributed Data Mining, Real-Time Mining, Web Mining и Process Mining.

Предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре по направлениям подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», 09.04.02 «Информационные системы и технологии» и 09.04.04 «Программная инженерия», а также для студентов других направлений подготовки, интересующихся интеллектуальным анализом данных, включая анализ больших данных.