Большие данные. Big Data. Учебник для вузов
В учебнике излагается содержание курса по дисциплине «Теория информационных процессов и систем», а также дополнительные материалы по дисциплинам «Системы поддержки принятия решений» и «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3++. Рассмотрены основные аспекты работы с большими данными, методы и технологии «Big Data» и «Data Mining», а также общие приемы интеллектуального анализа данных. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше. Учебник предназначен для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Теория информационных процессов и систем». Материалы учебника также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа больших данных.
Краткое содержание:
Большие данные. Big Data. Учебник для вузов; А. Е. Журавлев
Введение в эпоху информационного взрыва
Учебник открывается анализом современного мира, где цифровая трансформация пронизывает все сферы человеческой деятельности. Автор подчёркивает, что ежесекундно генерируются колоссальные объёмы данных — от транзакций банковских систем до показаний IoT-устройств. Журавлев вводит понятие «цифрового следа», акцентируя внимание на том, что каждый клик, геолокация или даже пауза при просмотре контента становятся ценным сырьём для анализа. Особое место уделяется эволюции подходов к обработке информации: от классических реляционных баз данных до распределённых систем реального времени.
Четыре V как краеугольный камень
Детально разбирается концепция 4V, ставшая символом больших данных. Volume (объём) иллюстрируется примерами: за сутки социальные сети обрабатывают экзабайты контента. Velocity (скорость) демонстрируется на кейсах биржевых торгов, где задержка в миллисекунды может стоить миллионов. Variety (разнообразие) раскрывается через смешение структурированных, полуструктурированных и неформатированных данных — от XML-файлов до видеопотоков. Veracity (достоверность) становится отдельным вызовом, требующим методов очистки и верификации данных. Автор проводит параллели с добычей полезных ископаемых, где «сырая руда» информации нуждается в сложной переработке.
Технологический арсенал: от Hadoop до нейросетей
Сердцевина учебника посвящена инструментарию. Архитектура Hadoop предстаёт как фундамент экосистемы — распределённая файловая система HDFS и фреймворк MapReduce сравниваются с промышленным конвейером. Яркие аналогии сопровождают объяснение принципа «разделяй и властвуй»: данные дробятся на кластеры, обрабатываются параллельно, затем собираются воедино. Отдельная глава посвящена эволюции систем хранения: переход от SQL к NoSQL (MongoDB, Cassandra) объясняется необходимостью гибких схем для неоднородных данных. Машинное обучение подаётся как естественное продолжение Big Data — алгоритмы Random Forest и градиентный бустинг описываются как «цифровые сыщики», выискивающие паттерны в шуме информации.
Практикум: кейсы из реальной экономики
Теория оживает в главах с прикладными примерами. Ритейл-гиганты используют ассоциативные правила для оптимизации витрин — история о том, как анализ чеков выявил связь между покупкой пива и подгузников, становится иллюстрацией power of data. В здравоохранении предиктивная аналитика спасает жизни: системы, прогнозирующие сепсис за часы до проявления симптомов, сравниваются со сторожевой башней. Финансовый сектор представлен как поле битвы алгоритмов — High-Frequency Trading описывается как шахматная партия, где искусственный интеллект предугадывает ходы на 20 шагов вперёд.
Тёмная сторона данных: этика и безопасность
Журавлев не избегает острых тем. Скандал с Cambridge Analytica становится отправной точкой для дискуссии о приватности. Технологии деанонимизации, способные идентифицировать человека по «анонимным» логам браузера, сравниваются с цифровым ядерным оружием. GDPR и CCPA разбираются как попытки общества поставить заслон на пути тотальной слежки. Кибербезопасность подаётся через призму парадокса: чем сложнее системы, тем уязвимее инфраструктура — пример атаки на Colonial Pipeline подтверждает тезис.
Человек в мире алгоритмов
Финальные главы посвящены антропологическому аспекту. Автор задаётся вопросом: не превращаемся ли мы в «винтики» data-машин? Кейс с Uber-водителями, чьё поведение управляется игрофицированными алгоритмами, становится метафорой потери автономии. Однако даётся и контраргумент: гражданская наука (citizen science) демонстрирует, как краудсорсинг данных помогает решать глобальные проблемы — от отслеживания миграции редких птиц до мониторинга вырубки лесов.
Образование нового поколения аналитиков
Особый раздел посвящён подготовке кадров. Журавлев настаивает на синтезе дисциплин: будущий data scientist должен сочетать навыки программирования (Python, R) с пониманием бизнес-процессов и базовыми знаниями в психологии. Упражнения из учебника построены по принципу «от простого к сложному»: от визуализации продаж в Tableau до построения рекомендательной системы на базе Apache Spark. Подчёркивается важность soft skills — умение презентовать результаты стейкхолдерам считается критическим навыком наравне с владением нейросетями.
Взгляд за горизонт: квантовые вычисления и пост-цифровая эра
В эпилоге автор размышляет о будущем. Квантовые компьютеры представлены как game changer, способный взломать текущие парадигмы шифрования и обработки. Концепция цифровых двойников городов иллюстрирует переход от анализа к симуляции реальности. Однако звучит и предостережение: без этического компаса технологии могут привести к дистопии, где решения за людей принимают чёрные ящики алгоритмов. Учебник завершается призывом к ответственному использованию big data как инструмента созидания, а не контроля.
Отзывы о книге «Большие данные. Big Data. Учебник для вузов»
Другие книги автора:
