Технологии больших данных/Big Data Technology
Направление:
Автор:
Студенты пишут:
неайти специальности получила полезные навыки анализа данных
большие данные потребуют нескольких презентаций
область big data - однозначно идите
предмет оказался крайне интересным
описать инструменты анализа
Настроения в отзывах, определенные нейросетью
Открыть электив в Модеусе
Описание курса:
Дисциплина Big Data Techology ориентирована на студентов социально-экономического, гуманитарного и естественнонаучного профилей. Изучение курсовой сборки (Minor) «Аналитика в цифровой экономике» позволит получить специальные знания для сбора, хранения и аналитики больших данных, что необходимо представителям всех профессий, работающих в цифровую эпоху. Освоение курсовой сборки (Minor) позволит студентам овладеть навыками программирования и аналитики больших данных. Содержит последовательность дисциплин, ориентированных на неспециалистов в области информатики, вычислительной техники и математики, которые испытывают потребность во владении базовым набором практических навыков и технологических средств для компетентной работы в современном информационном потоке. Последовательность включает: «Анализ данных-I», «Программирование для начинающих в среде VBA», «Python - программная среда для аналитиков в цифровой экономике», «Введение в технологию блокчейн», «Big Data Technology».В процессе изучения дисциплины студенты научаться выявлять основные потребности организаций при разработке информационных систем, для достижения бизнес-целей; понимать существующие схемы данных; идентифицировать информационные системы и используемые ими данные. Овладеют методами передачи данных между хранилищами данных. Познакомятся с методиками разработки архитектуры систем больших данных и соответствующих программных и аппаратных комплексов. Студенты также получат знания о том, как заставить систему больших данных работать в организации, узнают о шагах, необходимых для организации данных в соответствии с концепцией Big Data; приобретут навыки, необходимые для управления системой Big Data во время ее работы и дальнейшего развития. Реализация индивидуальных и групповых проектов позволит студентам овладеть навыками анализа больших данных с помощью языка программирования R.Таким образом, основная цель дисциплины: научить студентов выявлять и удовлетворять потребности организации в анализе больших данных на основе современных информационных технологий их хранения, передачи и обработки.Задачи дисциплины:научить студентов понимать связи между бизнес-целями организации и данными, которыми обладает организация;представить разнообразие типов современных корпоративных информационных систем и их свойств в отношении операций с данными, необходимости данных и их влиянии на достижение основной бизнес-цели;познакомить студентов с парадигмой больших данных и представить концепцию подхода больших данных;ознакомить студентов с основными принципами работы с системами данных в реальном времени и платформами больших данных;помочь студентам развить навыки анализа больших данных.
4
Ходырев Арсений Николаевич
Период изучения: 2021 осень
ШКН |
Математическое обеспечение и администрирование информационных систем |
2024 год поступления
Если у вас есть возможность, идите ПОСЛЕ дисциплин с какой-то теорией по анализу данных. Без неё больновато, потому что идёт практика и немного теории. В целом, не сложно. Язык R для кого-то может быть нов, но тут его основы довольно подробно объясняются. Зачёт можно получить поработав с датасетом с Kaggle, что не так уж сложно
Лектор: Чапарова Гузель Наильевна
Практик: Чапарова Гузель Наильевна
Отзыв оставлен: 04.03.2023 19:29
Отзыв прошел модерацию.
0
Сидоров Владислав Евгеньевич
Период изучения: 2023 весна
ШКН |
Математическое обеспечение и администрирование информационных систем |
2022 год поступления
Пожалуй, это дин из самых полезных элективов. Гузель Наильевна объясняет, где эти методы применяются и рассказывает о реальных применениях в реальных компаниях и проектах. Желательно идти на электив на 3, 4 курсе, так как на втором не будет необходимых знаний, без них можно, но не приятно. На элективе очень много практики, теории не так много, но она довольно глубокая, иногда даже слишком, но будет полезно для общего понимания. Если есть интерес в область big data - однозначно идите.
Лектор: Чапарова Гузель Наильевна
Практик: Чапарова Гузель Наильевна
Отзыв оставлен: 27.12.2023 19:30
Отзыв прошел модерацию.
0
Соловьёва Алина Александровна
Период изучения: 2021 осень
ИнБИО |
Биология |
2020 год поступления
Предмет оказался крайне интересным. Я с неайти специальности получила полезные навыки анализа данных в R. Конечно, были некоторые трудности в некоторых теоретических моментах, однако преподаватель всё сумел объяснить. Рекомендую тем, кто действительно интересуется аналитикой данных и готов уделить время изучению. Закрыть электив несложно, достаточно просто описать инструменты анализа из своего или уже готового датасета.
Лектор: Чапарова Гузель Наильевна
Практик: Чапарова Гузель Наильевна
Отзыв оставлен: 04.07.2023 14:20
Отзыв прошел модерацию.
0
Аноним
Период изучения: 2022 осень
ИнБИО |
2021 год поступления
Электив хороший, но видимо для тех, кто уже знаком с программированием. Начинать с этого электива как с нуля не следует (учить целенаправленно вас там не будут, практиковаться нужно самостоятельно, для неайти-студентов электив не подходит), либо необходима очень большая мотивация, свободное время и понимание, что вам это точно нужно изучить.
Лектор: Чапарова Гузель Наильевна
Практик: Чапарова Гузель Наильевна
Отзыв оставлен: 20.05.2023 13:34
Отзыв прошел модерацию.
0
Аноним
ИМиКН |
2021 год поступления
Будет интересно познавать язык. Большие данные потребуют нескольких презентаций в течение семестра, но в целом это интересный опыт. Радует, что преподавательница не сильно строгая, я успеваю на паре покушать...
Лектор: Чапарова Гузель Наильевна
Практик: Чапарова Гузель Наильевна
Отзыв оставлен: 19.11.2022 17:53
Отзыв прошел модерацию.
0
Аноним
ИМиКН |
2020 год поступления
Было много новой информации для меня. Попробовали работать с большими данными, предобратавывать данные, вычислять корреляцию и смотреть распределения данных и т.д. Интересный, полезный, познавательный электив.
Лектор: Чапарова Гузель Наильевна
Практик: Чапарова Гузель Наильевна
Отзыв оставлен: 19.11.2022 17:53
Отзыв прошел модерацию.