Үлкен деректер жүйелерді әзірлеу және енгізу
Сипаттама: Курс үлкен деректерді сақтау, өңдеу және талдау технологияларын, реляционды емес деректер базасы және таратылған сақтау жүйелері негізінде ақпараттық жүйелерді құру әдістерін зерделеуге арналған. Студенттер кластеризация, мәтінді интеллектуалды талдау және т. б.
Кредиттер саны: 6
Пререквизиты:
- Заманауи орталар және бағдарламалау тілдері
- Машиналық оқыту және деректерді талдау
Пәннің еңбек сыйымдылығы:
| Жұмыс түрлері | сағат |
|---|---|
| Дәрістер | 30 |
| Практикалық жұмыстар | |
| Зертханалық жұмыстар | 30 |
| СӨЖО | 30 |
| СӨЖ | 90 |
| Қорытынды бақылау нысаны | емтихан |
| Қорытынды бақылауды жүргізу нысаны |
Компонент: Таңдау бойынша компонент
Цикл: Кәсіптік пәндер
Мақсат
- Курстың мақсаты-өте үлкен деректер массивтерін зерттеуге арналған деректерді өндіру және машиналық оқыту алгоритмдерінің мүмкіндіктері мен шектеулері туралы түсінік алу және нарықтағы деректерді өндіруге арналған перспективалық қосымшаларды анықтау.
Міндет
Оқыту нәтижесі: білу және түсіну
- Деректерді өндіру және машиналық оқыту алгоритмдері өте үлкен деректер массивтерін талдау тұжырымдамалары мен әдістері туралы терең білімді көрсету.
Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану
- нақты деректерде кластерлеу, жіктеу, ассоциацияларды іздеу, белгілерді таңдау және визуализация әдістерін қолдану.
Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру
- нақты мәселе үшін деректерді өндірудің шешімі бар-жоғын анықтау
Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер
- өте үлкен деректер массивтерін талдау үшін деректерді өндіру және машиналық оқытумен байланысты этикалық аспектілер туралы білімді көрсету
Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі
- деректерді дайындау, модельдеу және бағалауды қоса, қолданба үшін деректерді өндіру процесін баптау
Негізгі әдебиет
- Rajaraman, J. Leskovec and J. D. Ullman, Mining of Massive Datasets, 2nd Edition.
