• оволодіти основними поняттями в області роботи з великими об’ємами даних;
• вміти застосовувати на практиці отримані знання;
• розуміти BI(бізнесова аналітика) і вміти застосовувати на практиці;
• навчитись будувати OLAP куби;
• навчитись застосовувати на практиці модель розподілених обчислень Map/Reduce;
• навчитись працювати з Apache Hadoop для організації розподіленої обробки великих обсягів даних;

пререквізит:
• Програмування
• Бази даних
• Об’єктно-орієнтоване програмування

Вступ в BI(бізнесову аналітику), вступ в Big Data, вступ в Hadoop, компоненти Hadoop, запуск і структурні елементи Hadoop, HIVE, приклади використання Big Data.

1. Виктор Маер-Шенбергер, Кеннет Кукьер. Большие данные: Революция,которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. — М.: «Манн,Иванов и Фербер», 2013, 240 с. ISBN 978-5-91657-936-9(http://www.mann-ivanov-ferber.ru/books/paperbook/big_data/)
2. National Research Council. 2013. Frontiers in Massive Data Analysis.Washington, D.C.: The National Academies Press.
3. Туманов В.Е. Проектирование хранилищ данных для приложений систем деловой осведомленности (Business Intelligence Systems). С использованием CASE PowerDesigner для платформы MS SQL Server. Курс лекцій.
4. Devlin B.A., Murphy P.T. An Architecture For A Business And Information System, IBM Systems Journal, 1988Vol 17 No 1, p. 60-80.
5. Inmon, W. H. Building the Data Warehouse, Third Edition. John Wiley & Sons, Inc. New York, 2002. -428 с.
6. Kimbell R., Ross M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Data Warehouses. J. Willey & Sons. Second Edition, 2002. - 447 с.

(100% , диференційований залік): письмова форма (100%)