Характеристики

Библиографическая запись

Методы, алгоритмы и архитектуры распределенной обработки больших данных : учебное пособие / И. В. Никифоров, О. А. Юсупова, Н. В. Воинов, А. Д. Ковалев. — Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. — 194 c. — ISBN 978-5-7422-8461-1. — Текст : электронный // Электронный ресурс цифровой образовательной среды СПО PROFобразование : [сайт]. — URL: https://profspo.ru/books/147723 (дата обращения: 13.09.2026). — Режим доступа: для авторизир. пользователей

Об издании

С развитием информационных технологий для получения, хранения, передачи и обработки данных понятие «большие данные» (Big Data) прочно вошло в жизнь людей. Современные вычислительные мощности позволяют анализировать огромные объемы информации во всех сферах деятельности. Организации различных отраслей промышленности заинтересованы в решении задач выявления ценной информации и скрытых зависимостей из большого массива данных для увеличения прибыли, снижения рисков и убытков. Учебное пособие содержит обзорную информацию о теоретических и практических аспектах технологий, в основе которых лежат принципы получения, преобразования, хранения и обработки, а также анализа больших объемов данных. Приведены материалы, раскрывающие содержание методов, алгоритмов и архитектур программных технологий, применяемых при работе с большими данными. Представленный материал помогает при подготовке квалифицированных выпускников, умеющих обоснованно и результативно использовать, разрабатывать, совершенствовать и внедрять в производство современные технологии и инструментальные средства программной обработки больших объемов данных. Учебное пособие предназначено для студентов, изучающих дисциплину «Наука о данных и аналитика больших объемов информации», которая входит в состав основной образовательной программы направления подготовки магистров 09.04.04 «Программная инженерия».