Бауманский учебный центр «Специалист»

Программа курса Data Science. Уровень 3. Масштабируемые решения
  Тема Ак. часов  
   
  Модуль 1. Введение
  • Постановка задачи.
  • Задачи класса BIG DATA.
  • БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ для машинного обучения.
  • Ограничения по производительности и масштабируемости.
  • Стратегии повышения производительности и масштабируемости.
 4  
  Модуль 2. Хранение больших данных
  • Распределённая файловая система.
  • Обработка данных в режиме Map-Reduce.
  • Табличная модель обработки.

Практика

  • Обработка распределённых данных.
 4  
  Модуль 3. Большие данные в базах данных
  • Секционирование.
  • Шардирование.
  • Индексы.

Практика

  • Распределение данных по шардам и секциям.
  • Использование шардирования.
 5  
  Модуль 4. Архитектуры хранения данных
  • Озеро данных (Data Lake).
  • Виртуализация данных.
  • Data Lakehouse.
  • Федерализация данных (Data Mesh).

Практика

  • Применение виртуализации данных.
 4  
  Модуль 5. Клиент-серверная архитектура
  • Стратегия переноса вычислений на сервер.
  • Стратегия переноса вычислений к данным.

Практика

  • Обучение и эксплуатация моделей в базе данных.
 5  
  Модуль 6. Потоковая обработка данных
  • Принцип потоковой обработки.
  • «Лямбда»-архитектура.
  • «Каппа»-архитектура.

Практика

  • Потоковый анализ данных.
 4  
  Модуль 7. Модель передачи сообщений
  • Брокеры сообщений.
  • Распределённые системы на базе передачи сообщений.

Практика

  • Использование передачи сообщений для распределённых вычислений.
 4  
  Модуль 8. Облачные службы для БОЛЬШИХ ДАННЫХ
  • Преимущества и недостатки облачных платформ.
  • Облачные службы для распределённого хранения данных.
  • Облачные службы для обработки данных.
 4  
  Модуль 9. Использование БОЛЬШИХ ДАННЫХ для машинного обучения
  • Алгоритмы машинного обучения для работы с БОЛЬШИМИ ДАННЫМИ.
  • Сравнение программных архитектур для машинного обучения.

Практика

  • Построение модели машинного обучения.
 4  
  Модуль 10. Заключение 2  
  Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем 40 +40
бесплатно 		 
  По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.