| Закреплена за кафедрой | Кафедра радиофизики и теоретической физики |
|---|---|
| Направление подготовки | 03.03.03. Радиофизика |
| Профиль | Компьютерная электроника и телекоммуникации |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
| Учебный план | 03_03_03_Радиофизика_КЭТ-2023 |
|
|
||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 1 (2) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 22 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Практические | 36 | 36 | 36 | 36 |
| Сам. работа | 72 | 72 | 72 | 72 |
| Итого | 108 | 108 | 108 | 108 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2023-2024 учебном году на заседании
кафедры
Кафедра радиофизики и теоретической физики
Протокол от г. №
Заведующий кафедрой Лагутин Анатолий Алексеевич
| 1.1. | формирование у студентов компетенций в области разработки и использования систем обработки и анализа больших массивов данных. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.1.01.ДВ.01 |
| ОПК-3 | Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности. |
| ОПК-3.1 | Владеет методами использования информационных технологий и программных средств при решении задач профессиональной деятельности. |
| ОПК-3.2 | Знает принципы работы современных информационных технологий. |
| ОПК-3.3 | Владеет основными навыками применения информационных систем и программных средств для решения задач профессиональной деятельности. |
| УК-1 | Способен осуществлять поиск, критический анализ и синтез информации, применять системный подход для решения поставленных задач |
| УК-1.1 | Знает основные теоретико-методологические положения системного подхода как научной и философской категории |
| УК-1.2 | Осуществляет поиск информации для решения поставленной задачи по различным типам запросов |
| УК-1.3 | Сопоставляет разные источники информации с целью выявления их противоречий и поиска достоверных суждений |
| УК-1.4 | Анализирует информацию и предлагает возможные варианты решения поставленной задачи, оценивая их достоинства и недостатки |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | методы анализа и хранения больших объемов данных, этапы жизненного цикла обработки больших данных, языки, наиболее приспособленные для обработки и аналитики больших данных, способы организации хранения и доступа к большим данным. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | выполнять элементы анализа данных и интерпретировать результаты, различать характеристики SQL и NoSql БД, формулировать алгоритмы в парадигме MapReduce, выбрать подходящий инструмент анализа больших данных, выбрать подходящую технологию хранения больших данных. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | применения математических методов анализа данных, реализации алгоритмов обработки компьютерными методами. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Введение в большие данные. | ||||||
| 1.1. | Понятие Data Minig. Прикладные инструменты для работы с Big Data. Технология MapRaduce. Hadoop. | Практические | 2 | 4 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, УК-1.4 | Л2.1, Л3.1, Л1.1 |
| 1.2. | Понятие Data Minig. Прикладные инструменты для работы с Big Data. Технология MapRaduce. Hadoop. | Сам. работа | 2 | 24 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, УК-1.4 | Л2.1, Л3.1, Л1.1 |
| Раздел 2. Технологии анализа данных | ||||||
| 2.1. | Жизненный цикл анализа больших данных, стандарты. Когнитивный анализ данных. Визуализация больших данных. | Сам. работа | 2 | 24 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, УК-1.4 | Л2.1, Л3.1, Л1.1 |
| 2.2. | Жизненный цикл анализа больших данных, стандарты. Когнитивный анализ данных. Визуализация больших данных. | Практические | 2 | 16 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, УК-1.4 | Л2.1, Л3.1, Л1.1 |
| Раздел 3. Технологии хранения больших данных | ||||||
| 3.1. | Распределенные хранилища, NoSql хранилища, классификация и примеры. | Практические | 2 | 16 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, УК-1.4 | Л2.1, Л3.1, Л1.1 |
| 3.2. | Распределенные хранилища, NoSql хранилища, классификация и примеры. | Сам. работа | 2 | 24 | ОПК-3.1, ОПК-3.2, ОПК-3.3, УК-1.1, УК-1.2, УК-1.3, УК-1.4 | Л2.1, Л3.1, Л1.1 |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| 1. Определение больших данных, ключевые характеристики. Примеры задач больших данных. Основные виды данных. 2. «Жизненный цикл» проекта по аналитике больших данных. Типовая архитектура проекта в области больших данных. Перечислить используемые технологии, указать степень вовлеченности каждой из технологий на каждом этапе работы над проектом. Перечислить основные роли исполнителей проекта. 3. Что такое Data Mining? Основные задачи и методы Data Mining. Этапы интеллектуального анализа данных. Методы интеллектуального анализа данных. 4. Что такое ИИ? Декатлон? 5. Роль гипотез в процессе познания. Какие факторы используются для уточнения гипотез? 6. Основные понятия статистики и дескриптивный анализ. 7. Шкалы измерений. Генеральная совокупность и выборка. Нормальное распределение. Уровень статистической достоверности. 8. Корреляция и регрессионный анализ. Коэффициент корреляции. Графическое представление. Постановка задачи регрессионного анализа. 9. Пояснить термин "Линейная регрессия". Привести примеры использования регрессионного анализа. 10. Классификация и кластеризация – суть и назначение. Метрики. Постановка задачи кластеризации. Методы кластеризации на графах. Отличие от задачи классификации. Привести примеры использования алгоритмов кластеризации. 11. Парадигма Map Reduce. Описать принцип работы. Нарисовать схему. Перечислить слабые и сильные стороны. Обозначить области применимости. Привести примеры использования. 12. Визуализация. Дать определение визуализации. Показать важность визуализации в аналитике больших данных. Привести примеры и инструменты для визуализации. 13. Научные проблемы больших данных. Показать значимость проблем, актуальность, связь с областями математики и инженерии. 14. OLAP и OLTP системы. Разница. 15. Репликация и шардинг. 16. Требования ACID. CAP-теорема, BASE архитектура 17. NoSql. Классификация NoSql хранилищ. Их особенности. Примеры распределенных хранилищ. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Макшанов А. В., Журавлев А. Е., Тындыкарь Л. Н. | Большие данные. Big Data: Учебник для вузов: Учебник для вузов | Издательство "Лань", 2023 | e.lanbook.com |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Юре Лесковец, Ананд Раджараман, Джеффри Д. Ульма | Анализ больших наборов данных: Самоучители и руководства | Издательство "ДМК Пресс", 2016 | e.lanbook.com |
| 6.1.3. Дополнительные источники | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л3.1 | Железнов М. М. | Методы и технологии обработки больших данных: учебно-методическое пособие: Уровень образования: Магистратура | Московский государственный строительный университет, 2020 | e.lanbook.com |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Изд-во <<Лань>> | e.lanbook.com | ||
| Э2 | Кнорус СПО | www.book.ru | ||
| Э3 | Изд-во <<Юрайт>> | www.biblio-online.ru | ||
| Э4 | Курс машинное обучение на платформе Цифровой университет | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Интерпретатор и библиотеки языка R из дистрибутива Anaconda. Лицензия - cтандартная общественная лицензия the GNU General Public License (https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.ru.html), the 3-clause BSD license (https://opensource.org/license/bsd-3-clause/) СУБД MySQL и MongoDB из репозитория ОС Ubintu GNU/Linux Лицензия - cтандартная общественная лицензия the GNU General Public License (https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.ru.html). | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 001вК | склад экспериментальной мастерской - помещение для хранения и профилактического обслуживания учебного оборудования | Акустический прибор 01021; виброизмеритель 00032; вольтметр Q1202 Э-500; вольтметр универсальный В7-34А; камера ВФУ -1; компьютер Турбо 86М; масспектрометр МРС -1; осциллограф ЕО -213- 2 ед.; осциллограф С1-91; осциллограф С7-19; программатор С-815; самописец 02060 – 2 ед.; стабилизатор 3218; терц-октавный фильтр 01023; шкаф вытяжной; шумомер 00026; анализатор АС-817; блок 23 Г-51; блок питания "Статрон" – 2 ед.; блок питания Ф 5075; вакуумный агрегат; весы; вольтметр VM -70; вольтметр В7-15; вольтметр В7-16; вольтметр ВУ-15; генератор Г-5-6А; генератор Г4-76А; генератор Г4-79; генератор Г5-48; датчик колебаний КВ -11/01; датчик колебаний КР -45/01; делитель Ф5093; измеритель ИМП -2; измеритель параметров Л2-12; интерферометр ИТ 51-30; источник "Агат" – 3 ед.; источник питания; источник питания 3222; источник питания ЭСВ -4; лабораторная установка для настройки газовых лазеров; лазер ЛГИ -21; М-кальк-р МК-44; М-калькул-р "Электроника"; магазин сопротивления Р4075; магазин сопротивления Р4077; микроскоп МБС -9; модулятор МДЕ; монохроматор СДМС -97; мост переменного тока Р5066; набор цветных стекол; насос вакумный; насос вакуумный ВН-01; осциллограф С1-31; осциллограф С1-67; осциллограф С1-70; осциллограф С1-81; осциллоскоп ЕО -174В – 2 ед.; пентакта L-100; пирометр "Промень"; пистонфон 05001; преобразователь В9-1; прибор УЗДН -2Т; скамья оптическая СО 1м; спектограф ДФС -452; спектограф ИСП -51; стабилизатор 1202; стабилизатор 3217 – 4 ед.; стабилизатор 3218; стабилизатор 3222 – 3 ед.; станок токарный ТВ-4; усилитель мощности ЛВ -103 – 4 ед.; усилитель У5-9; центрифуга ВЛ-15; частотомер Ч3-54А; шкаф металлический; эл.двигатель; электродинамический калибратор 11032 |
| 308К | лаборатория компьютерных технологий - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 15 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска маркерная; компьютеры Aquarius STd MS_SC140, монитор BENQ 17'' (5шт.), компьютеры Парус 945 MSI, монитор LG 17'' (5 шт.) Fast Ethernet Swich Allied Telesyn 1; методические рекомендации по выполнению лабораторных работ по курсам "Алгоритмы и языки программирования", "Численные методы и математическое моделирование", "Вычислительная физика", "Компьютерная радиофизика". |
| При выполнении практических заданий по каждой из тем рекомендуется разобрать примеры программ, демонстрировавшихся на лекции, откомпилировать и запустить их. Все лекционные материалы и практические задания расположены на Едином образовательном портале Алтайского госудаственного университета по адресу https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=11272 (для доступа к материалам необходима регистрация в домене STUD или MC). |