Технологии работы с большими массивами данных

2024/2025

Статус: Маго-лего

Кто читает: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Максимов Антон Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 6

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: • Дискретная математика • Теория вероятности • Исследование операций. В результате освоения дисциплины студент должен: • Знать основные характеристики больших данных, знать основные технологии, применяемые для хранения и поиска в больших данных. • Уметь применять методы анализа больших данных, уметь реализовывать приложения для аналитики больших данных

Цель освоения дисциплины

Ознакомление с основными технологиями решения задач обработки больших по объему, быстро изменяющихся и плохо структурированных данных, объединяемых термином «большие данные»

Планируемые результаты обучения

Знать архитектуру платформ работы с большими данными Hadoop, Spark, SparkX, Neo4J и уметь разрабатывать приложения на этих платформах
Знать определения в области больших данных. Международные стандарты
Ознакомиться с типовыми решениями в прикладных задачах
Уметь планировать жизненный цикл проектов по аналитике больших данных
Уметь разрабатывать программные решения для сбора и визуализации данных с использованием библиотек Python