Introduction to Hadoop and MapReduce

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Course type:

Compulsory course

When:

3 year, 2, 3 module

Instructor

Ignatov, Dmitry I.

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина направлена на ознакомление с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения, овладение инструментарием, моделями и методами машинного обучения, а также приобретение навыков исследователя данных (data scientist) и разработчика математических моделей, методов и алгоритмов анализа данных.

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам работы с продвинутыми алгоритмами машинного обучения.

Планируемые результаты обучения

• Знает ключевые понятия, цели и задачи использования машинного обучения, методологические основы применения алгоритмов машинного обучения.
• Умеет визуализировать результаты работы алгоритмов машинного обучения, выбирать метод машинного обучения, соответствующий исследовательской задаче, интерпретировать полученные результаты.
• Имеет навыки чтения и анализа академической литературы по применению методов машинного обучения, построения и оценки качества моделей.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Анализ размерности данных и работа с признаками
• Раздел 2. Анализ распределения данных
• Раздел 3. Интерпретация результатов

Элементы контроля

• Домашнее задание
  -
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 3rd module
  0.5 * Домашнее задание + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Murphy, K. P. (2012). Machine Learning : A Probabilistic Perspective. Cambridge, Mass: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=480968

Рекомендуемая дополнительная литература

• Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
• Richert, W., & Coelho, L. P. (2013). Building Machine Learning Systems with Python. Birmingham: Packt Publishing. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=619996