Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Обычная версия сайта

Big Data

УМКД дисциплины

Рабочая программа и аннотация - Big Data _PI_2021.pdf - для просмотра файла необходимо авторизоваться

Методические рекомендации - MR_Big Data_PI_2021.pdf

Аннотация

Аннотация рабочей программы дисциплины "Big Data" Направление подготовки: 09.03.03 «Прикладная информатика» Направленность программы: Прикладная информатика в экономике Форма обучения: очная; заочная Присваиваемая квалификация (степень): бакалавр Год набора: 2021 1. Цели и задачи изучения дисциплины Целью изучения дисциплины является формирование у студентов необходимой теоретической базы и практических навыков «добычи», обработки, анализа больших массивов структурированных и неструктурированных данных при помощи методов статистического анализа и математического моделирования, нахождения закономерностей и построения прогнозов для принятия эффективных управленческих и бизнес-решений, а также проведения научных исследований. Задачи курса: • уметь «добывать» большие данные из различных источников, проводить их «очистку», преобразование с помощью методов и техник работы с большими данными; • формирование навыков добычи, обработки, анализа и моделирования больших данных; • уметь самостоятельно использовать методы и средства работы с Big Data для решения прикладных задач. 2. Краткая характеристика учебной дисциплины Предметом дисциплины являются различные инструменты, подходы и методы обработки как структурированных, так и неструктурированных данных для решения конкретных задач и целей.Содержание дисциплины состоит из основных разделов: сущность big data, этапы работы с big data, технологии big data, методы и средства big data, big data в разных секторах экономики. 3. Место дисциплины в структуре образовательной программы Дисциплина входит в формируемую часть дисциплин "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на очной форме обучения на 2-м году, на заочной форме –2 и 3 годах обучения с общей трудоемкостью освоения - 4 Зет. 4. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки Дисциплина входит в формируемую часть "Блок 1" образовательной программы бакалавриата, реализуется на 2-м году обучения с трудоемкостью освоения - 4.0 Зет. Взаимосвязь дисциплины с предшествующими и последующими дисциплинами учебного плана подготовки: Для успешного освоения по дисциплине "Big data" необходимо обладать базовыми знаниями по математике, статистике и информатике. Базой для освоения курса являются дисциплины: "Математический анализ", "Дискретная математика", "Линейная алгебра и аналитическая геометрия", "Теория вероятностей и математическая статистика", "Основы программирования", "Информатика". Знания данной дисциплины необходимы для курсов «Инженерия знаний и нейросети», "Имитационное моделирование", «Практикум по статистическим пакетам прикладных программ», выполнения ВКР. 5. Ожидаемые результаты освоения дисциплины В результате освоения дисциплины, у обучающихся должны быть сформированы следующие компетенции: ПК 1 - Способность проводить обследование организаций, выявлять информационные потребности пользователей, формировать требования к информационной системе.