Аннотация рабочей программы дисциплины
«Обработка и анализ больших данных»

Цель изучения дисциплины Формирование у студентов необходимой теоретической базы и практических навыков, которые позволят всесторонне и системно понимать современные проблемы прикладной математики и информатики, проблемы обработки и анализа информации, а также разрабатывать и анализировать концептуальные и теоретические модели при решении научных и прикладных задач в области информационных технологий. Одна из главных проблем современной обработки и анализа данных - рост объемов данных, поэтому вопросам обработки большого объема данных посвящена данная дисциплина. Главная задача курса - сформировать целостное представление о современных проблемах анализа и обработки больших данных, помочь овладеть опытом разработки и анализа концептуальных и теоретических моделей прикладных задач анализа больших данных с применением моделей Data Mining.
Место дисциплины в учебном плане Б1.О.01.03
Формируемые компетенции ОПК-1, ПК-3
Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины
Знать:
• методы решения задач обработки и анализа больших данных, возможности высокопроизводительных вычислительных систем, технологии распределенных вычислений, методы и модели Data Mining.
Уметь:
• разрабатывать и анализировать концептуальные и теоретические модели прикладных задач анализа больших данных;
• использовать и применять углубленные знания в области обработки и анализа больших данных;
• оценивать время и необходимые аппаратные ресурсы для решения задач анализа и обработки данных;
• создавать алгоритмы анализа и обработки большого объема данных с применением моделей Data Mining.
Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
• навыками применения программных систем, предназначенных для анализа больших данных.
Содержание дисциплины Технологии анализа данных. Интеллектуальный анализ данных.
Виды учебной работы Лекции, практические, самостоятельная работа.
Используемые информационные, инструментальные и программные средства
Microsoft Windows
Microsoft Office
7-Zip
AcrobatReader
Информационная справочная система:
СПС КонсультантПлюс (инсталлированный ресурс АлтГУ или http://www.consultant.ru/).
Профессиональные базы данных:
1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com);
2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/);
3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru).
4. Электронная база данных «ZBMATH – The database Zentralblatt MATH» https://zbmath.org/
5. 7. Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/
Форма промежуточной аттестации Экзамен.