Наименование компетенции ФГОС ВО	Индикаторы достижения компетенций
Способен использовать в профессиональной деятельности научные знания о предмете, ключевые понятия, методы и приемы предметной области (ПК-1.2)	Знаний: научную терминологию, ключевые понятия, методы и приемы предметной области, роль предмета в развитии интеллектуальных и творческих способностей личности закономерности, принципы и уровни формирования и реализации содержания образования по учебному предмету компоненты содержания обучения и принципы их отбора, программы и учебники по преподаваемому предмету Умений: осуществлять отбор содержания обучения по учебному предмету в соответствии с целями и возрастными и индивидуальными особенностями обучающихся проектировать содержание обучения на основе на основе научных знаний, ключевых понятий, методов и приемов предметной области разрабатывать и реализовывать проблемное обучение, осуществлять связь обучения по предмету (курсу, программе) с практикой, обсуждать с обучающимися актуальные события современности Навыков: отбора вариативного содержания с учетом взаимосвязи урочной и внеурочной форм обучения предметной области (учебному предмету) в соответствии с научным содержанием учебного предмета, теорией и практикой учебного предмета, методикой его преподавания

Вид учебной работы	Часов (по видам работ)	Семестры
7
Контактная работа (всего)	34	34
Лекционные занятия	6	6
Лабораторные занятия	28	28
Самостоятельная работа	74	74
Всего, часов/зачетных единиц	108 / 3	108 / 3

Показаны записи 1-4 из 4.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	Лек	Лаб	СР
Введение в методы анализа больших данных	Большие данные и цифровая трансформация. Методы аналитики больших данных. Специфика работы с большими данными. Источники больших данных. Сетевые сообщества как источники больших данных.	21	1	6	14
Получение и подготовка больших данных	Обзор открытых источников. Работа с выгрузками данных. Подготовка данных (очистка, преобразование для анализа)	30	2	8	20
Аналитическая обработка и визуализация данных	Задачи Data Mining. Методология CRISP-DM. Классификация и кластеризация. Прогнозирование и визуализация. Ассоциативные правила и обнаружение аномалий. Инструменты Data Mining. Специфика применения Data Mining для разных отраслей бизнеса с примерами	30	2	8	20
Машинное обучение для анализа больших данных	Объяснение сути машинного обучения через примеры: автоматическая классификация текстов, обнаружение новых тем, прогнозирование интересов учащихся. Разбор базовых алгоритмов. Применение машинного обучения к корпусу статей: как получить группы тем, понять структуру интересов авторов или пользователей	27	1	6	20

1) Нестеров, Сергей Александрович. Базы данных [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / С. А. Нестеров. – Москва : Юрайт, 2023. – (Высшее образование). – Добавлено: 15.06.2023. – Проверено: 29.09.2023. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-00874-6. - URL: https://urait.ru/book/bazy-dannyh-511650.
2) Дадян, Эдуард Григорьевич. Данные: хранение и обработка [Электронный ресурс] : учебник / Э. Г. Дадян. – Москва : ИНФРА-М, 2020. – Добавлено: 04.10.2022. – Проверено: 29.09.2023. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – ISBN 978-5-16-016447-2. - URL: https://znanium.com/catalog/document?id=360938.
3) Куприянов, Дмитрий Васильевич. Информационное и технологическое обеспечение профессиональной деятельности [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / Д. В. Куприянов. – Москва : Юрайт, 2022. – Добавлено: 28.06.2022. – Проверено: 29.09.2023. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-02523-1. - URL: https://urait.ru/book/informacionnoe-i-tehnologicheskoe-obespechenie-professionalnoy-deyatelnosti-489998.

1) Митин, Александр Иванович. Работа с базами данных Microsoft SQL Server [Электронный ресурс] : сценарии практ. занятий : практикум / А. И. Митин. – Москва : Директ-Медиа, 2020. – Добавлено: 25.05.2022. – Проверено: 29.09.2023. – Режим доступа: ЭБС Университетская библиотека ONLINE по паролю. – ISBN 978-5-4499-0420-1. - URL: http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=571169.
2) Григорьев, Анатолий Алексеевич. Методы и алгоритмы обработки данных [Электронный ресурс] : учеб. пособие / А. А. Григорьев. – Москва : ИНФРА-М, 2021. – Добавлено: 25.10.2022. – Проверено: 29.09.2023. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. – ISBN 978-5-16-108009-2. - URL: https://znanium.com/catalog/document?id=361208.

Показаны записи 1-3 из 3.

Учебная аудитория	Материально-техническое обеспечение
Аудитория для проведения занятий лекционного типа	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации
Аудитория для лабораторной работы	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации
Помещение для самостоятельной работы	Специализированная мебель, персональный компьютер, обеспеченный доступом к сети «Интернет», проектор, интерактивная доска, доска классная 3-элементная, набор демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации

Место в структуре образовательной программы

Промежуточная аттестация