Часть: Обязательная

Модуль: Модуль "Инфраструктура управления большими данными"

Семестр: 2

Старая версия

Наименование компетенции ФГОС ВО

Индикаторы достижения компетенций

Способен принимать решения, осуществлять стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта; (ОПК-3) Знаний:
  • методы принятия решений для стратегического планирования и прогнозирования в профессиональной деятельности
  • особенности стратегического управления ИТ
  • современные методы и программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта
Умений:
  • применять современный программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, технологии искусственного интеллекта для решения Data Mining
  • использовать современные методы и программный инструментарий сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта
Навыков:
  • способностью принимать решения, осуществлять стратегическое планирование и прогнозирование в профессиональной деятельности с использованием современных методов и программного инструментария сбора, обработки и анализа данных, интеллектуального оборудования и систем искусственного интеллекта
Способен проводить планирование и анализ цифровой трансформации предприятия (ПК-4.1) Знаний:
  • модели предоставления сервисов ИТ
  • методы оценки эффективности сервисов ИТ
  • этапы процесса цифровой трансформации и методы реализации изменений на предприятии
Умений:
  • сравнивать различные модели предоставления сервисов ИТ
  • организовывать обсуждение результатов сравнения с подчиненными
Навыков:
  • организации комплексной оценки результатов внедрения сервисов ИТ и преодоления сопротивления изменениями со стороны сотрудников и других заинтересованных групп.
Способен выполнять деятельность по сбору, хранению и аналитике данных для поддержки рыночной стратегии предприятия (ПК-4.3) Знаний:
  • основные способы хранения , предварительной обработки данных и методы аналитики данных, связанных с рынком
Умений:
  • формулировать задачи аналитических исследований и выполнять интерпретацию аналитических результатов, полученных с помощью прикладных программных пакетов
Навыков:
  • навыками использования основных аналитических инструментов (пакетов статистического анализа, платформ бизнес-аналитики) в исследованиях рынков
  • Зачет с оценкой (2 семестр)

Вид учебной работы Часов
(по видам работ)		 Семестры
2
Контактная работа (всего) 22 22

Практические занятия

 22 22

Самостоятельная работа

 50 50
Всего, часов/зачетных единиц 72 / 2 72 / 2

Показаны записи 1-3 из 3.
Наименование раздела дисциплиныСодержание разделаВсего, час (без контроля и консультаций)ПРСР
1. Основы Big Data и распределенная обработка (Apache Spark)Понятие Big Data. Архитектура Hadoop (HDFS, YARN) как основа. Ключевой фокус: Apache Spark как стандарт распределенной обработки. Работа с RDD и DataFrames в PySpark для анализа данных. Практическая работа: "Обработка и анализ данных с использованием Apache Spark (PySpark)".24618
2. Нереляционные (NoSQL) хранилища данныхОбзор и классификация NoSQL баз данных. Сценарии их применения в бизнесе. Хранилища 'ключ-значение' (Redis), документные (MongoDB) и графовые (Neo4j) как инструменты для решения специфических задач. Практическая работа: "Изучение и применение различных типов NoSQL баз данных на бизнес-кейсах".24618
3. Анализ и машинное обучение на больших данных (Spark MLlib)Применение Spark для полного цикла аналитической задачи: от загрузки и очистки данных до построения предиктивных моделей. Использование библиотеки Spark MLlib для решения задач классификации и регрессии. Практическая работа: "Построение сквозного ML-пайплайна на больших данных с помощью Spark MLlib".241014

1) Анализ данных [Электронный ресурс] : учеб. для вузов / В. С. Мхитарян, М. Ю. Архипова, Т. А. Дуброва [и др.] ; под ред. В. С. Мхитаряна. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-00616-2. - URL: https://urait.ru/book/analiz-dannyh-536007.
2) Миркин, Борис Григорьевич. Базовые методы анализа данных [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / Б. Г. Миркин. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 06.05.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-18842-4. - URL: https://urait.ru/book/bazovye-metody-analiza-dannyh-551786.
3) Гордеев, Семен Ильич. Организация баз данных [Электронный ресурс] : в 2 ч. : учеб. для вузов. Ч. 1 / С. И. Гордеев, В. Н. Волошина. – Москва : Юрайт, 2024. – (Высшее образование). – Добавлено: 26.07.2024. – Проверено: 28.11.2025. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-04469-0. – ISBN 978-5-534-04471-3. - URL: https://urait.ru/book/organizaciya-baz-dannyh-v-2-ch-chast-1-538593.
1) Бизнес-модели, аналитика данных и цифровая трансформация организации: подходы и методы : монография / Департамент образования и науки г. Москвы, Гос. автоном. образоват. учреждение высш. образования г. Москвы "Моск. гор. пед. ун-т" (ГАОУ ВО МГПУ), Ин-т цифрового образования ; авт. : Ю. В. Фролов, В. Б. Яковлев, Р. В. Серышев, С. А. Воловиков ; науч. ред. Ю. В. Фролов ; рец. А. И. Каптерев. – Москва : МГПУ, 2021. – 173 с. : ил. – Библиогр. в конце гл. – ISBN 978-5-243-00659-0. - URL: https://resources.mgpu.ru/showlibraryurl.php?docid=525663&foldername=fulltexts&filename=525663.pdf.

Показаны записи 1-2 из 2.
Учебная аудиторияМатериально-техническое обеспечение
Аудитория для практической работыКомпьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Помещение для самостоятельной работыКомпьютер, проектор с экраном, колонки, доска, ноутбук, специализированная мебель, наборы демонстрационного оборудования и учебно-наглядных пособий, обеспечивающие тематические иллюстрации.
Microsoft Visual Studio, Office 365, MS Visio 2016, MSProject 2016
Статус Автор Дата
Подписано простой электронной подписью Симонян Анжелика Владимировна 2025-07-15 10:22:52