Аналитика больших данных: программа бакалавриата в вузах Саранска

Программа направлена на обучение студентов программной инженерии, с фокусом на анализе и обработке больших объемов данных. В ходе обучения студенты изучают методы сбора, хранения и обработки данных, а также основные алгоритмы и инструменты для анализа больших данных. Они получают практические навыки в работе с различными базами данных, такими как реляционные и нереляционные базы данных, а также с инструментами для обработки и визуализации данных. Курсы по статистике и машинному обучению призваны обеспечить студентам понимание основных концепций и методов в этих областях, а также навыки применения их для анализа данных. В рамках программы студенты также изучают программирование, включая языки программирования, такие как Python и R, а также основы разработки программного обеспечения и развертывания аналитических решений. В целом, программа бакалавриата по аналитике больших данных предоставляет студентам комплексные знания и практические навыки, необходимые для работы с данными в современной программной инженерии.

Основными инструментами для изучения аналитики являются: Python и его библиотеки, а также инструментальные средства массово-параллельной обработки данных.

Ключевые дисциплины:

• Интеллектуальный анализ данных
• Теория параллельных вычислений и распределенные системы
• Методология программной инженерии
• Управление проектами
• Современные методы вычислений
• Конструирование ПО
• Тестирование и верификация ПО
• Введение в аналитику больших данных
• Основы программной инженерии
• Базы данных и SQL
• Статистика и вероятность
• Машинное обучение
• Алгоритмы и структуры данных
• Обработка и анализ больших данных
• Визуализация данных
• Работа с большими данными в облаке
• Реляционные базы данных и SQL-запросы
• Нереляционные базы данных (NoSQL)
• Биг-дата архитектуры и технологии
• Интеллектуальный анализ данных
• Оптимизация и оптимизационные методы
• Программирование на Python/R
• Разработка программного обеспечения для анализа данных
• Экономика данных
• Проектирование и развертывание аналитических решений
• Этика и безопасность данных
• Проекты и практикумы по анализу больших данных.