Системы больших данных
Beschreibung: 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.
Betrag der Credits: 5
Пререквизиты:
- Введение в методы Data Mining
Arbeitsintensität der Disziplin:
| Unterrichtsarten | Uhr |
|---|---|
| Vorträge | 15 |
| Praktische Arbeiten | |
| Laborarbeiten | 30 |
| AASAL (Autonomes Arbeiten der Schüler unter Anleitung des Lehrers) | 75 |
| SE (Studentisches Eigenarbeiten) | 30 |
| Endkontrollformular | экзамен |
| Form der Endkontrolle |
Komponente: Компонент по выбору
Zyklus: 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.
