Системы больших данных

Жомартқызы Гүльназ

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Курс направлен на изучение методов и технологий, используемых для управления и анализа больших объемов данных. Рассматриваются концепции, компоненты архитектуры, а также инструменты, применяемыми в области больших данных; применение основных технологий и инструментов Data Mining для извлечения ценной информации и выявления тенденций из больших объёмов данных. Приобретённые практические навыки позволят представить результаты экспериментальных данных диссертационного исследования в научных журналах и экспериментально-исследовательских отчетах.

贷款数: 5

Пререквизиты:

  • Введение в методы Data Mining

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)*
*LaboratoryWork(zh-CN)* 30
*srop(zh-CN)* 75
*sro(zh-CN)* 30
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)*

零件: Компонент по выбору

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель
  • Цель курса заключается в том, чтобы познакомить обучающихся с современными методами анализа «больших данных». Освоенные знания и навыки помогут слушателям улучшить качество принятия решений благодаря правильному сбору, структурированию и использованию современных техник для анализа больших объемов данных.
Результат обучения: знание и понимание
  • Знание основных концепции и принципов больших данных, архитектуру и компонентов систем больших данных, знание современных технологий и инструментов, используемых для работы с большими данными.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • Анализ и оценке качества данных, выбор технологий и инструментов, способность интерпретировать и оценивать результаты анализа больших данных для поддержки принятия решений.
Результат обучения: формирование суждений
  • умение оценивать качество, достоверность и релевантность данных, представлять свои идеи, логически аргументировать и доказывать, умение делать выводы и принимать обоснованные решения.
Результат обучения: коммуникативные способности
  • Умение четко и структурировано описывать выполненные этапы работы, используемые методы и полученные результаты, отвечать на вопросы, аргументировать свою позицию на основе данных.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • Умение анализировать различные источники информации, способность осваивать новые подходы и методы анализа данных и инструменты, используемые для работы с большими данными.