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 1-5 из 5.

Наименование раздела дисциплины	Содержание раздела	Всего, час (без контроля и консультаций)	Лек	Лаб	СР
Введение в методы анализа больших данных	Обзор принципов и задач анализа больших данных (3V: объём, разнообразие, скорость). Роли и задачи специалиста по прикладной информатике в контексте Big Data. Обзор экосистемы инструментов: R, SQL, Apache Spark, Arrow, Parquet, API-источники. Подключение рабочего окружения (RStudio + необходимые пакеты), знакомство с форматом Parquet. Кейс: разбор аналитической задачи — подсчёт статистики по массиву логов.	22	2	6	14
Получение и подготовка больших данных	Работа с открытыми источниками: Wikimedia Dumps, MediaWiki API, открытые наборы данных. Методы загрузки больших данных (файлы, API, подключение к БД по ODBC/JDBC). Очистка и предобработка: удаление дубликатов, работа с пропущенными значениями, корректировка типов данных. Конвертация форматов (CSV ↔ Parquet), выгрузка частичных выборок. Разбиение больших датасетов на партиции для последующей обработки.	20	1	4	15
Аналитическая обработка и визуализация данных	Выборка подмножеств данных и агрегация по ключевым признакам. Соединение таблиц и интеграция разных источников. Основы визуализации больших данных в R: `ggplot2`, `plotly`, дашборды в `Shiny`. Построение временных рядов и визуализация динамики.	22	1	6	15
Исследование структур и сетей	Основы сетевого анализа (графы связей). Построение графа гиперссылок между статьями или связанных пользователей. Метрики графов: центральность, кластеры, плотность. Визуализация графовой структуры. Интерпретация в прикладных контекстах (сообщества авторов, связанные темы учебных предметов). Извлечению ссылок из набора статей Википедии, построению графа и выявлению центральных узлов — например, ключевых понятий по информатике.	22	1	6	15
Машинное обучение для анализа больших данных	Что такое машинное обучение и зачем оно нужно аналитику данных. Разделение задач: классификация, регрессия, кластеризация. Примеры алгоритмов, которые легко применять к большим данным (k-means, линейная регрессия, деревья решений) с использованием `sparklyr.ml` или `caret` в R. Подготовка данных для ML: нормализация, кодирование признаков. Мини-проект: создание простой модели на основе данных, собранных в предыдущих разделах.	22	1	6	15

1) Нестеров, Сергей Александрович. Базы данных [Электронный ресурс] : учеб. и практикум для вузов / С. А. Нестеров. – Москва : Юрайт, 2022. – (Высшее образование). – Добавлено: 10.06.2022. – Проверено: 29.08.2022. – Режим доступа: ЭБС Юрайт по паролю. – ISBN 978-5-534-00874-6. - URL: https://urait.ru/book/bazy-dannyh-489693.
2) Дадян, Эдуард Григорьевич. Данные: хранение и обработка [Электронный ресурс] : учебник / Э. Г. Дадян. – Москва : ИНФРА-М, 2020. – Добавлено: 23.03.2021. – Проверено: 29.08.2022. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. - 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: 29.08.2022. – 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: 29.08.2022. – 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: 03.08.2021. – Проверено: 29.08.2022. – Режим доступа: ЭБС Znanium по паролю. - 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