Магистратура
2023/2024![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Промежуточная аттестация](/f/src/global/i/edu/intermediate_certification.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Семинар наставника "Финансовые технологии и анализ данных"
Статус:
Курс обязательный (Финансовые технологии и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1-й курс, 1-4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Масютин Алексей Александрович
Прогр. обучения:
Финансовые технологии и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
56
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина преподается с целью ознакомления слушателей с подходами к решению бизнес-задач в крупных финансовых организациях с применением методов математического моделирования и анализа данных, приобретения навыков постановки прикладных исследовательских задач, разработки новых подходов и методов анализа данных, а также презентации реализованных решений перед заказчиками
Цель освоения дисциплины
- Цель освоения дисциплины - анализ научных и практических тенденций в области финансовых технологий
- Целями освоения дисциплины являются формирование у студентов комплекса теоретических знаний и методологических основ в области технологий обработки, хранения, преобразования и визуализации данных. В ходе курса рассматриваются все этапы обработки данных: появление данных в OLTP-системах, их транспорт в OLAP-хранилище, сохранение в сырой слой, нормализация в детальный слой, построение аналитических витрин и отчетов, автоматизация процессов, мониторинг здоровья кластера и системы в целом
Планируемые результаты обучения
- Владение общими навыки проектирования структуры хранилищ данных
- Владение навыками работы с реляционными БД, MPP, DFS-хранилищами
- Умение строить ETL-процессы, осуществлять потоковую и батчевую обработку данных
- Умение строить end-to-end архитектуру хранилища данных, администрировать и поддерживать стабильную работу различных программных комплексов
- Умение строить BI-системы и системы операционного мониторинга
- Формирует задания для исследования новых рынков, следит за ходом исследований и принимает их результаты
- Проводит поиск и анализ наиболее актуальных академических и прикладных исследований в области финансовых технологий
Содержание учебной дисциплины
- Ключевые направления исследований в области финансовых технологий
- Постановка исследовательских задач
- Разбор научных статей в области финансовых технологий
- Разбор практических кейсов в области финансовых технологий
- Введение в Data Engineering. Устройство современного дата-пайплайна.
- Файловые хранилища. S3-like хранилища. Hadoop-экосистема.
- Устройство и основы работы с Apache Spark.
- Data Warehousing. Современные архитектуры организации хранилищ данных: Data Vault, Anchor Model, hNhM.
- Очереди и работа с потоками данных: Apache Kafka, Spark Streaming
- MPP СУБД: Greenplum, Vertica, Clickhouse. Особенности устройства и организации вычислений
- Планы запросов. Учимся читать планы запросов на реляционных СУБД и MPP
- ETL / ELT. Правила проектирования ETL-процессов
- Использование данных. BI-системы
- Новые вызовы в DE
Элементы контроля
- Домашнее задание 2
- ПроектПрезентация концепции курсового проекта
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 3
- Домашнее задание 4
- ПроектПо итогам выполнения всех домашних заданий должен получиться один большой проект, сочетающий в себе все элементы пайплайна обработки данных: появление в OLTP-системе, транспорт в OLAP, сохранение в сырой слой, нормализация в детальный слой, построение аналитических витрин и отчетов, мониторинг здоровья кластера и системы.
- Работа на семинарах
Промежуточная аттестация
- 2023/2024 учебный год 4 модуль0.6 * Проект + 0.6 * Проект + 0.4 * Работа на семинарах + 0.4 * Работа на семинарах
- 2024/2025 учебный год 3 модульOитоговая = ¼*(Домашнее задание 1) + ¼*(Домашнее задание 2) + ¼*(Домашнее задание 3) + ¼*(Домашнее задание 4)
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Kleppmann, M. (2017). Designing Data-Intensive Applications : The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1487643
- Linstedt, D., & Olschimke, M. (2015). Building a Scalable Data Warehouse with Data Vault 2.0. Amsterdam: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1065504
Рекомендуемая дополнительная литература
- DAMA-DMBOK : data management body of knowledge, , 2017
- Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit : The Definitive Guide to Dimensional Modeling (Vol. 3rd edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=605991
- White, T. (2015). Hadoop: The Definitive Guide : Storage and Analysis at Internet Scale: Vol. 4th edition. O’Reilly Media.