
С развитием информационных технологий Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ, хранениÑ, передачи и обработки данных понÑтие «большие данные» (Big Data) прочно вошло в жизнь людей. Современные вычиÑлительные мощноÑти позволÑÑŽÑ‚ анализировать огромные объемы информации во вÑех Ñферах деÑтельноÑти. Организации различных отраÑлей промышленноÑти заинтереÑованы в решении задач выÑÐ²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ†ÐµÐ½Ð½Ð¾Ð¹ информации и Ñкрытых завиÑимоÑтей из большого маÑÑива данных Ð´Ð»Ñ ÑƒÐ²ÐµÐ»Ð¸Ñ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ñ€Ð¸Ð±Ñ‹Ð»Ð¸, ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð¸Ñков и убытков. Учебное поÑобие Ñодержит обзорную информацию о теоретичеÑких и практичеÑких аÑпектах технологий, в оÑнове которых лежат принципы получениÑ, преобразованиÑ, Ñ…Ñ€Ð°Ð½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¸ обработки, а также анализа больших объемов данных. Приведены материалы, раÑкрывающие Ñодержание методов, алгоритмов и архитектур программных технологий, применÑемых при работе Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼Ð¸ данными. ПредÑтавленный материал помогает при подготовке квалифицированных выпуÑкников, умеющих обоÑнованно и результативно иÑпользовать, разрабатывать, ÑовершенÑтвовать и внедрÑть в производÑтво Ñовременные технологии и инÑтрументальные ÑредÑтва программной обработки больших объемов данных. Учебное поÑобие предназначено Ð´Ð»Ñ Ñтудентов, изучающих диÑциплину «Ðаука о данных и аналитика больших объемов информации», ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð²Ñ…Ð¾Ð´Ð¸Ñ‚ в ÑоÑтав оÑновной образовательной программы Ð½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²ÐºÐ¸ магиÑтров 09.04.04 Â«ÐŸÑ€Ð¾Ð³Ñ€Ð°Ð¼Ð¼Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ð¶ÐµÐ½ÐµÑ€Ð¸Ñ».
With the development of information technologies for data acquisition, storage, transfer, and processing, the concept of Big Data has become a part of people’s lives. Modern computing power allows analyzing huge amounts of information in all spheres of activity. Organizations in various industries are interested in solving the tasks of identifying valuable information and hidden dependencies from a large data set to increase profits, reduce risks and losses. The training manual contains the overview of theoretical and practical aspects of technologies based on the principles of obtaining, converting, storing, processing, and analyzing large amounts of data. The authors provide the materials revealing the content of methods, algorithms, and architectures of software technologies used in the work with big data. The presented material helps in the training of qualified graduates who are able to reasonably and effectively use, develop, improve, and deploy to production modern technologies and tools for software processing of large amounts of data. The training manual is intended for students studying the discipline “Data science and analytics of large amounts of information†which is included in the main educational program of the Master’s degree major 09.04.04 “Software Engineeringâ€.
ÐÐ°Ð·Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½ÑÑ, ÐÑÑиÑлиÑелÑнÑе маÑÐ¸Ð½Ñ ÑлекÑÑоннÑе пеÑÑоналÑнÑе
ÐÐ°Ð·Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½ÑÑ, ÐÑÑиÑлиÑелÑнÑе маÑÐ¸Ð½Ñ ÑлекÑÑоннÑе пеÑÑоналÑнÑе
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
