Related Communities:

Information for Moscow State University Students

Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач

Совместная магистерская программа ВМК МГУ и компании IBM

Руководитель программы от ВМК МГУ -- проф., д.ф.-м.н. Л.А. Калиниченко.

Программа включает 9 курсов, предполагающих изучение методов и средств организации больших данных и решения задач их анализа. В учебном процессе и при проведении научных исследований используются средства платформы IBM.

Магистерская программа стартовала 1 сентября 2015 года. В 2015 г. набрано 12 студентов, в 2016 г. - 7 студентов, в 2017 г. - 13 студентов.

В рамках программы проводится спецсеминар Большие данные: платформы и аналитика.

Состав программы:

  1. Управление разно-структурированными большими данными (Брюхов Д.О.) -- I семестр
  2. Виртуальная интеграция неоднородных данных и унификация моделей данных (Ступников С.А.) -- I семестр
  3. Материализованная интеграция данных и организация хранилищ больших данных (Ступников С.А.) -- II семестр
  4. Извлечение и интеграция информации из больших данных (Брюхов Д.О.) -- II семестр
  5. Интеллектуальный анализ данных -- IV семестр
  6. Прикладной многомерный статистический анализ -- I семестр
  7. Детектирование аномалий в больших данных (Шанин И. А.) -- III семестр
  8. Гипотезы и модели в областях с интенсивным использованием данных (Ковалев Д.Ю.) -- IV семестр
  9. Анализ больших данных в социальных средах (Скворцов Н.А.) -- III семестр

В качестве курса на английском языке (Data Science and Cognitive Systems) предлагается предлагается две возможности:

Обязательные составляющие курсовых и магистерских работ

В тексты работ и статей обязательно включение следующих разделов:

  • название задачи (может быть детальнее, чем название работы), подробная постановка задачи
  • концептуальная и онтологическая спецификация предметной области задачи (презентация, статья с примерами концептуализации предметных областей)
  • источники данных, использованные при решении здачи, особенности обработки, интеграции данных
  • методы анализа данных, использованные при решении здачи
  • описание решения задачи в виде потока работ (дополнительным плюсом будет описание частей потока работ в виде логических или продукционных программ)

Course Archive

Методы и платформы интеграции данных и организации хранилищ больших данных, к.т.н. С. А. Ступников (весенний семестр 2014)

Решение задач в областях с интенсивным использованием данных (объединённый курс, весенний семестр 2015)

Distributed Object Technologies

Object-Oriented Databases

Supported by Synthesis Group