How to Process and Store Big Data and Machine Learning

2021/2022

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Department of Computer Security

Course type:

Elective course

When:

4 year, 4 module

Instructor

Mankaev, Ilia

Программа дисциплины

Аннотация

Данная дисциплина относится к блоку дисциплин по выбору вариативной части профиля профессионального цикла, проводится на 4 курсе обучения. Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: Информатика, Языки программирования, Теория вероятностей и математическая статистика, Методы программирования, Методы анализа данных. Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении таких дисциплин, как: Моделирование бизнес-процессов, Управление жизненным циклом ИС. Результаты освоения дисциплины используются в дальнейшем при прохождении производственной и преддипломной практик, при выполнении выпускной квалификационной работы.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Методы обработки и хранения больших данных и машинного обучения» является теоретическая и практическая подготовка студентов к работе с большими массивами данных и методами их обработки. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут при сборе и анализе больших объемов структурированной и неструктурированной информации, при разработке моделей данных и получении новых знаний в данной области.

Планируемые результаты обучения

• Знать глобально- распределенные БД, пакетную и потоковую обработки
• Знать задачи распределенных файловых систем, партиционарование, шардирование, разбиение, сегментирование
• Знать основные методики, алгоритмы и библиотеки для полнотекстового поиска в больших данных
• Знать понятия согласованности и линеаризуемости изменений, модели согласованности и алгоритмы консенсуса
• Знать требования приложений к СУБД, строгую предопределенную схему и нормализацию, пути масштабирования и архитектуру разделяемой памяти.

Содержание учебной дисциплины

• Физическое хранение данных, их эволюция
• Колоночные СУБД и репликация данных
• Распределенные системы, алгоритмы консенсуса
• Глобально-распределенная БД. Пакетная обработка
• Анализ текста

Элементы контроля

• Контрольная работа
• Тестовое задание
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.25 * Контрольная работа + 0.5 * Экзамен + 0.25 * Тестовое задание

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Hurwitz, J., Kaufman, M., Halper, F., & Nugent, A. (2013). Big Data For Dummies. Hoboken, N.J.: For Dummies. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=565511
• Pedrycz, W., & Chen, S.-M. (2017). Data Science and Big Data: An Environment of Computational Intelligence. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1489226

Рекомендуемая дополнительная литература

• Mahmood, Z. (2016). Data Science and Big Data Computing : Frameworks and Methodologies. Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1203573