2026/2027

Современные озера и хранилища данных, аналитика больших данных и методы искусственного интеллекта

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент компьютерной инженерии

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 3, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Мальцева Светлана Валентиновна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 62

Программа дисциплины

Аннотация

Целью курса «Современные озера и хранилища данных, аналитика больших данных и методы искусственного интеллекта» является обучение магистрантов проектированию современных систем хранения данных, требующих от компаний не просто наращивания вычислительных мощностей, но новых подходов, сочетающих масштабируемость озер данных со структурой, производительностью, управляемостью и транзакционной надежностью хранилищ, позволяя работать со структурированными и неструктурированными данными в едином слое, обеспечивая высокую скорость обработки, включая AI/ML-нагрузки. В курсе рассматриваются архитектурные решения, связанные с переходом от озер данных (Data Lake) к озерам-хранилищам данных (Data LakeHouse), а также требования к их реализации, связанные с основными тенденциями использования данных, такими, как демократизация данных и ИИ, развитие интеллектуального инструментария, использование синтетических данных.

Цель освоения дисциплины

• Дать базовые знания по аналитике больших данных и современным трендам развития технологий сбора, обработки и анализа данных.
• Познакомить с концепциями и методами интеллектуального управления данными и извлечения ценности из сложных наборов данных.
• Дать базовые знания по реализации современных систем хранения данных.
• Познакомить с преимуществами и ограничениями традиционных хранилищ данных, озер данных и озер-хранилищ данных (Data LakeHouse) в различных сценариях работы с данными.
• Познакомить с основными сценариями использования и отличительными чертами озер-хранилищ данных
• Дать основные знания по архитектуре и методам реализации озер-хранилищ данных.

Планируемые результаты обучения

• Знает основы аналитики больших данных и современные тренды развития технологий сбора, обработки и анализа данных
• Знает современные концепции и методы интеллектуального управления данными
• Знает методы извлечения ценности из сложных наборов данных
• Знает преимущества и ограничения традиционных хранилищ данных, озер данных и озер-хранилищ данных (Data LakeHouse) в различных сценариях работы с данными.
• Имеет навыки разрабатывать стратегии использования озер-хранилищ данных для решения конкретных задач
• Умеет проектировать архитектуру озер-хранилищ данных

Содержание учебной дисциплины

• Аналитика больших данных и современные тренды развития технологий сбора, обработки и анализа данных.
• Современные концепции и методы интеллектуального управления данными
• Cовременные системы хранения данных
• Принципы работы озер-хранилищ данных
• Архитектура и ключевые компоненты озер-хранилищ данных

Элементы контроля

• Экзамен
• Активность
• Домашнее задание

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 4th module
  0.5 * Домашнее задание + 0.3 * Экзамен + 0.2 * Активность

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Корпоративное озеро больших данных : новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе, Горелик, А., 2023

Рекомендуемая дополнительная литература

• Миркин, Б. Г.  Базовые методы анализа данных : учебник и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 297 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-19709-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/583143 (дата обращения: 02.07.2026).

Авторы

• Мальцева Светлана Валентиновна
• Романова Ирина Ивановна