Большие данные

Название предмета : Большие данные

Уважаемые студенты!

Дисциплина «Большие данные» направлена на формирование у обучающихся знаний и навыков работы с масштабируемыми распределёнными системами обработки больших объёмов данных, а также применения методов анализа данных в области Data Science и машинного обучения. Курс включает изучение архитектур и технологий хранения (HDFS), вычислительных моделей (MapReduce), платформ обработки данных (Apache Spark), а также потоковых систем (Apache Kafka). Основное внимание уделяется освоению методов подготовки, хранения, обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных больших объёмов.

В процессе обучения студенты познакомятся с ключевыми алгоритмами и технологиями, обеспечивающими эффективную обработку данных в распределённых системах, научатся применять статистические и математические методы анализа и реализовывать практические задачи с использованием соответствующих программных комплексов.

Рекомендуется изучать все материалы курса, включая лекции, методические указания и лабораторные задания. Контроль усвоения дисциплины осуществляется в форме экзамена и тестирования, что позволяет оценить как теоретическую подготовку, так и практические навыки.

Желаем успешного освоения дисциплины!

 Лабораторная работа №1. Разворачивание Hadoop на кластере из одного узла (Virtual Box, Ubuntu)

Лабораторная работа №2 Запуск примеров MapReduce. Python & Hadoop