Аналитика больших данных: дополнительные главы

В основе курса лежит интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Рассматриваются различные задачи анализа больших объемов данных. Материал преподносится с алгоритмической точки зрения, т.е. интеллектуальный анализ данных рассматривается, прежде всего, в применении определенных алгоритмов к обрабатываемым данным, а не использование данных для “обучения” той или иной машины. Основными темами являются: анализ ссылок в Интернет, вычисление PageRank; две ключевые проблемы для веб-приложений: управление рекламой и работа рекомендательных систем; определение важных свойств больших наборов данных методами сокращения размерности, в том числе сингулярным разложением и латентной семантической индексацией. Для работы с большими массивами числовых данных, а также для демонстрации различных математических методов и алгоритмов используется язык Python и модули с открытым исходным кодом NumPy (Numeric Python), SciPy (Scientific Python) и др.