Параллельные алгоритмы анализа и синтеза данных

Входные требования: Базовые навыки программирования, алгоритмов и структур данных. Также будет преимуществом знание параллельных и распределенных технологий обработки данных

Зачетные единицы: 2

Семестр: 1

Курс: Основной

Язык курса: Английский

Цели

Студенты изучат основные подходы и алгоритмы обработки данных.
Студенты изучатметоды параллельной обработки данных; методы разработки и анализа концептуальных и теоретических моделей решаемых научных проблем и задач.
Студенты научатся разрабатывать и реализовывать эффективные параллельные алгоритмы обработки данных, пользоваться электронными источниками информации в области параллельного программирования, использовать в практической деятельности, разрабатывать и анализировать концептуальные и теоретические модели решаемых научных проблем и задач.
Студенты получат навыки самостоятельной научно-исследовательской работы; работы с современными информационными технологиями при проведении научных исследований; работы с методами научного поиска, навыки работы с программным обеспечением параллельной обработки данных; навыки работы с программным обеспечением поддержки организации хранения больших данных и механизмов их обработки, навыки самостоятельного поиска нужной информации в области параллельного программирования, а также ее применения в профессиональной деятельности.

Содержание

Курс состоит из лекций и практических занятий в ходе которых студенты ознакомятся с основными подходами и алгоритмами анализа данных. В ходе практических занятий студенты реализуют описанные в ходе лекций алгоритмы.

Формат

Лекции и лабораторные работы

Оценка

Зачет.

Присутствие явлется обязательным. Студенты не могут пропускать более одного занятия. Оценка проводится в форме зачета. Необходимым условием допуска к зачету является сдача всех лабораторных работ.