Архив журнала
Методические подходы к обучению студентов направления «Прикладная математика и информатика» основам интеллектуальной обработки больших данных
- 277
- Файл статьи: PDF
Аннотация: Глобальное и быстрое развитие современных политических и экономических процессов, высоких технологий, научных и промышленных исследований порождает и требует хранения, переработки и представления в приемлемом для человека виде больших и сверхбольших объемов информации (проблема Больших Данных). С проблемой Больших Данных тесно связаны логистические проблемы по интеллектуальной организации оптимального и безопасного перемещения больших масс людей, товаров, ресурсов, информации. Понятие Больших Данных подразумевает работу с информацией огромного объема и разнообразного состава в целях повышения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности. Все острее встает проблема поиска необходимой информации, ее обработки, анализа и интерпретации в контексте решаемых пользователем задач. При этом на рынке труда наблюдается острый устойчивый дефицит профессионалов, способных к интеллектуальному анализу данных практически во всех отраслях. В контексте сказанного в статье обсуждается проблематика Больших Данных и различных подходов к их интеллектуальной обработке. Рассмотрены возможности обучения в условиях ИМИиИТ УрГПУ студентов направления «01.03.02 – Прикладная математика и информатика» основам работы с Большими Данными. Обобщаются накопленный опыт и итоги этой работы.
Ключевые слова: Большие Данные (Big Data); интеллектуальная обработка статистических данных (Data Mining); прикладная математика и информатика; профессиональные компетенции.
Для цитирования:
Бодряков, В. Ю. Методические подходы к обучению студентов направления «Прикладная математика и информатика» основам интеллектуальной обработки больших данных / В. Ю. Бодряков, А. А. Быков // Педагогическое образование в России. – 2016. – №7. – С. 145-152.