<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/333887">
    <title>ЭБ Коллекция:</title>
    <link>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/333887</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/333888" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-04-20T23:06:04Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/333888">
    <title>Алгоритмы обработки больших данных: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 03-01 Прикладная математика (по направлениям). № УД-13947/уч.</title>
    <link>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/333888</link>
    <description>Заглавие документа: Алгоритмы обработки больших данных: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 1-31 03 03-01 Прикладная математика (по направлениям). № УД-13947/уч.
Авторы: Сафиуллин, Т. Т.
Аннотация: ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА &#xD;
Обработка больших данных — современное междисциплинарное &#xD;
направление, объединяющее методы распределённых вычислений, &#xD;
алгоритмической оптимизации, машинного обучения и инженерных практик для &#xD;
работы с масштабируемыми информационными системами. Курс ориентирован &#xD;
на изучение принципов хранения, обработки и анализа данных в условиях их &#xD;
высокой объёмности, скорости поступления, разнообразия форматов, а также &#xD;
требований к достоверности и ценности. &#xD;
Учебная дисциплина «Алгоритмы обработки больших данных» для &#xD;
специальности 1-31 03 03 Прикладная математика изучение принципов и &#xD;
методов обработки, хранения и анализа информации в условиях её большого &#xD;
объёма, разнообразия форматов и высокой скорости поступления. Курс &#xD;
ориентирован на работу с данными, обладающими свойствами больших данных, &#xD;
для которых требуются специализированные алгоритмические подходы и &#xD;
инструменты. &#xD;
Цели и задачи учебной дисциплины &#xD;
Цели дисциплины «Алгоритмы обработки больших данных»:  &#xD;
 формирование у обучающихся системного понимания архитектур &#xD;
больших данных; &#xD;
 освоение алгоритмов и инструментов для распределённой обработки &#xD;
информации; &#xD;
 развитие навыков выбора оптимальных решений для задач хранения &#xD;
и анализа данных.  &#xD;
Задачи дисциплины «Алгоритмы обработки больших данных»:  &#xD;
 изучить принципы работы распределённых систем; &#xD;
 освоить методы оптимизации вычислений; &#xD;
 научиться проектировать конвейер обработки данных; &#xD;
 сформировать компетенции по сравнению и выбору инструментов &#xD;
под конкретные бизнес-задачи.  &#xD;
Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим &#xD;
образованием.  &#xD;
Учебная дисциплина «Алгоритмы обработки больших данных» относится &#xD;
к дисциплинам по выбору компонента учреждения высшего образования.</description>
    <dc:date>2025-06-27T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

