Організація та обробка великих даних(прикладна математика)
Тип: На вибір студента
Кафедра: обчислювальної математики
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | Ільницька О. В. | ПМп-31 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | ПМп-31 | Ільницька О. В. |
Опис курсу
Курс розроблено таким чином, щоб ознайомити студентів з підходами до роботи з великими даними: основ вилучення, трансформації та завантаження великих даних, створення ефективних запитів, роботи у хмарному середовищі, основи аналізу та візуалізації великих даних.
Рекомендована література
Основна література
- Фостер Провост, Том Фоусет. Data Science для бізнесу. Як збирати, аналізувати і використовувати дані/ Ф. Провост , Т. Фоусет // Наш Формат. –2019
- https://cloud.google.com/docs
- Unwin, Why is Data Visualization Important? What is Important in Data Visualization? / A. Unwin // Harvard Data Science Review – 2020, 2(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8ae4d525
- https://pandas.pydata.org/docs/
- https://numpy.org/doc/
Допоміжна література: