Целями дисциплины является наделение студентов знаниями и

практическими навыками по построению математических моделей данных,

разработке методов, алгоритмов и программных средств анализа данных,

применению инструментальные средств, применению алгоритмов и программ сбора, хранения, обработки, поиска, анализа визуализации данных сверхбольшого объёма. теоретических знаний и практических навыков в области использования программной инфраструктуры распределенных вычислений Hadoop и основных архитектурах нереляционных баз данных.

Основные задачи изучения дисциплины: Изучение основных понятий и овладение классическим аппаратом математической статистики. Изучение математических моделей данных для различных классов статистических данных. Изучение технологий Data Mining. Формирование у студентов основ теоретических знаний и практических навыков в области разработки распределённых систем переработки данных сверхбольшого объёма. Приобретение студентами навыков самостоятельно ставить и решать прикладные задачи интеллектуального анализа данных. Приобретение студентами навыков работы с соответствующими прикладными пакетами.