Магистратура
2024/2025
Алгоритмы обработки больших данных
Статус:
Курс обязательный (Финансовые технологии и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Финансовые технологии и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
3
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
- Домашние заданияДомашние работы даются по окончанию изучения каждого раздела дисциплины. Задания формируются по материалам семинаров и лекций.
- Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning : A Probabilistic Perspective. Cambridge, Mass: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=480968
- Теория принятия решений : учебник для вузов, Петровский, А. Б., 2009
Рекомендуемая дополнительная литература
- Romeo Kienzler, Md. Rezaul Karim, Sridhar Alla, Siamak Amirghodsi, Meenakshi Rajendran, Broderick Hall, & Shuen Mei. (2018). Apache Spark 2: Data Processing and Real-Time Analytics : Master Complex Big Data Processing, Stream Analytics, and Machine Learning with Apache Spark. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1991793