Анализ и обработка больших массивов данных

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: формирование у студентов знаний, умений и навыков в области разработки и использования систем обработки и анализа больших массивов данных: постановки задачи анализа данных, предварительной обработка данных, визуализации данных, разработки, реализации и применения методов интеллектуального анализа данных к большим массивам данных, представления результатов работы. - изучить задачи классификации и кластеризации больших объемов данных; - изучить математическое моделирование процессов и объектов на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований; - сформировать навыки работы с большими массивами данных; - изучить языки программирования, удобные для работы с большими объемами данных.

Краткое содержание дисциплины

Введение в большие данные. Высокопроизводительная обработка данных. Алгоритм Map Reduce.Поиск похожих объектов.Анализ потоков данных.Алгоритм PageRank.Поиск устойчивых групп событий. Алгоритм Apriori.Кластеризация.Рекомендательные системы.Анализ графов.Понижение размерности.Машинное обучение на больших данных.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-1 Способен создавать и исследовать математические модели в естественных науках и промышленности, с учетом возможностей современных информационных технологий и компьютерной техники