Большие данные

  • Дисциплина направлена на изучение методов, инструментов и подходов к обработке, хранению, анализу и визуализации больших объемов данных, которые характеризуются высокой скоростью поступления, разнообразием и сложной структурой. Дисциплина изучает архитектуры данных, методы распределенного хранения (Hadoop, Apache Spark), сжатия и индексации данных для оптимизации их обработки; принципы работы систем обработки потоковых данных (stream processing), методы работы с нереляционными базами данных (NoSQL), такими как MongoDB, Cassandra, и другими. Обучающиеся изучат алгоритмы и технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, которые применяются для анализа больших данных и извлечения ценной информации из них. Обучающиеся освоят навыки использования методов защиты данных и обеспечения их безопасности в условиях работы с большими объемами данных.
  • Кредитов 5
  • Селективная дисциплина
  • Год обучения 4
  • Семестр 1
Top