Online course

Обработка больших данных (Big data)

  • 3 sections
  • 49 materials
  • 1 test
Log in and start → Course programme
Description

About the course

Жандырова Анар Серикхановна – магистр, сеньор – лектор,

1. Характеристика МООК

Дисциплина направлена на изучение основ работы с большими данными, методов их анализа, инструментов и технологий, применяемых в этой области. Понятие больших данных, их характеристики, статистические методы, методы машинного обучения, обработка данных и визуализацию. Знания, полученные в результате освоения дисциплины, помогут понимать концепции и технологии, связанные с большими данными, которые используются для обработки и анализа данных.

1.1 Цель изучения:

Основной целью изучения дисциплины является ознакомление студентов с ключевыми понятиями и основными направлениями анализа больших данных, современными мировыми трендами развития информационных технологий в данной области; формирование базовых компетенций по сбору, обработке и визуализации социально-экономических данных для выполнения профессиональных задач

1.2 Задачи изучения:

1. Ознакомить студентов с основными понятиями, методами и инструментами анализа больших данных, современными технологиями хранения, обработки и визуализации информации, а также мировыми трендами развития IT в этой области.

2. Научить эффективно собирать, структурировать, обрабатывать и анализировать социально-экономические и технические данные, применять статистические методы, Data Mining и машинное обучение для получения полезной информации и принятия обоснованных решений.

3. Развить навыки практического использования современных платформ, библиотек и сервисов для работы с большими данными, создания прогнозных моделей, сегментации и визуализации данных, а также решения профессиональных задач в бизнесе, науке и управлении.

1.3 Результаты обучения:

Применяет современные программные средства, библиотеки и облачные платформы для решения практических задач, создает интерактивные дашборды, работает с потоковыми данными и интегрирует разнородные источники информации для анализа.

1.6 Пререквизиты: Базы данных и СУБД.

1.7 Постреквизиты: Подготовка и выполнение дипломной работы.

2. Количество академических кредитов/продолжительность МООК – 5/15 академических часов.

3. Уровень сложности курса: средний

Contents

Course programme

Section materials and tests open once you are enrolled.

  1. Модуль 1 24 items
    • File Лекция 1
    • URL Видео лекция 1
    • File Презентация лекция 1
    • File Лекция 2
    • URL Видео лекция 2
    • File Презентация лекция 2
    • File Лекция 3
    • URL Видео лекция 3
    • File Презентация лекция 3
    • File Лекция 4
    • URL Видео лекция 4
    • File Презентация лекция 4
    • File Лекция 5
    • URL Видео лекция 5
    • File Презентация лекция 5
    • File Лекция 6
    • URL Видео лекция 6
    • File Презентация лекция 6
    • File Лекция 7
    • URL Видео лекция 7
    • File Презентация лекция 7
    • File Лекция 8
    • URL Видео лекция 8
    • File Презентация лекция 8
  2. Модуль 2 21 items
    • File Лекция 9
    • URL Видео лекция 9
    • File Презентация лекция 9
    • File Лекция 10
    • URL Видео лекция 10
    • File Презентация лекция 10
    • File Лекция 11
    • URL Видео лекция 11
    • File Презентация лекция 11
    • File Лекция 12
    • URL Видео лекция 12
    • File Презентация лекция 12
    • File Лекция 13
    • URL Видео лекция 13
    • File Презентация лекция 13
    • File Лекция 14
    • URL Видео лекция 14
    • File Презентация лекция 14
    • File Лекция 15
    • URL Видео лекция 15
    • File Презентация лекция 15
  3. Итоговый контроль по МООК 1 item
    • Quiz Тест
Recommended
All courses in this area →