Магистратура
2026/2027
Алгоритмы обработки больших данных
ID 1166325
Статус:
Курс обязательный (Финансовые технологии и анализ данных)
Кто читает:
Базовая кафедра Сбер
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Масютин Алексей Александрович
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
40
Программа дисциплины
Аннотация
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для студентов направления подготовки 01.04.02 Прикладная математика и информатика, обучающихся по образовательной программе магистратуры Финансовые технологии и анализ данных.
Цель освоения дисциплины
- ознакомление студентов с основными задачами машинного обучения на больших данных, их особенностями и ограничениями
Планируемые результаты обучения
- Знать особенности распараллеливания алгоритмов машинного обучения для применения на больших данных
- знать особенности распараллеливания алгоритмов машинного обучения для применения на больших данных;
- владеть инструментами обработки данных в парадигме MapReduce;
- уметь работать с большими данными в реальных задачах.
- умение применять оптимизационные методы для улучшения производительности.
Содержание учебной дисциплины
- Введение в MPP системы
- Введение в Apache Spark
- Форматы хранения данных, Hive, YARN
- SPARK Основы
- SPARK Оптимизация
- SPARK Streaming
- ML на больших данных
Элементы контроля
- Промежуточный проектЗадание по использованию нескольких уровней flink api, работа с окнами и использованию различных подходов к source и sink операторам.
- Проверочный экзаменТест из 10 вопрос закрытого типа, где для каждого вопроса нужно выбрать один правильный вариант из нескольких предложенных.
