ОАБМД-2025: различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
 
(не показана 61 промежуточная версия этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
= О курсе =
= О курсе =
* Курс читается для студентов 2-го курса магистратуры [https://cs.hse.ru ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.
* Курс "Обработка и анализ больших массивов данных" (Processing and analysis of large data sets) читается для студентов 2-го курса магистратуры [https://cs.hse.ru ФКН ВШЭ] в 1-2 модулях.
* Форма контроля: экзамен, выставляется по накопу.
* Форма контроля: экзамен, выставляется по накопу.
== Команда курса ==
== Команда курса ==
* Преподаватель: Ивченко Олег (основной), Затикян Изабелла (модуль по Airflow).
* Преподаватель: Ивченко Олег
* Ассистенты: '''TBD'''
* Ассистенты:
** Павлов Дмитрий Александрович (Яндекс)
** Струнова Анастасия Сергеевна (Т-Банк)
** Чавдарь Дмитрий
** Амбарян Рудольф Андраникович (Яндекс)
** Наумов Владислав Олегович (AI VK)
** Стешенко Александр Владимирович (Яндекс)
** Кочурова Ирина Дмитриевна (ИПМ РАН им. М.В. Келдыша)
** Шукла Ритупарн (Сбер)
** Сахаров Александр Александрович (Ozon)
** Тельбаева Таншолпан (Innoforce group, Казахстан)
** Иванов Дмитрий Александрович (Luzin Research Institute, (Huawei))


= Важные ссылки =
= Важные ссылки =
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vS-d6xvT0354Jvsp_YvOGIejJ8-yPuw6ChNeS6LjFlPmUhTUIFqIcAbYuRi5LtN1YQDkQmy2E-3i2iG/pubhtml?gid=0&single=true План курса]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vS-d6xvT0354Jvsp_YvOGIejJ8-yPuw6ChNeS6LjFlPmUhTUIFqIcAbYuRi5LtN1YQDkQmy2E-3i2iG/pubhtml?gid=0&single=true План курса]
* [https://t.me/+Gp-TPCunPDxiNTUy Чат курса]
* [https://t.me/+Gp-TPCunPDxiNTUy Чат курса]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vS-d6xvT0354Jvsp_YvOGIejJ8-yPuw6ChNeS6LjFlPmUhTUIFqIcAbYuRi5LtN1YQDkQmy2E-3i2iG/pubhtml?gid=1360422414&single=true '''Таблица с оценками''']
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ZswkdcRfmBtOYPxg8oJP-r43lQNXSEbob41spZ6WeA8/edit?gid=0#gid=0 '''Таблица с оценками''']
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vS-d6xvT0354Jvsp_YvOGIejJ8-yPuw6ChNeS6LjFlPmUhTUIFqIcAbYuRi5LtN1YQDkQmy2E-3i2iG/pubhtml?gid=106688933&single=true '''Статус проверки домашек''']
* [https://gitlab.atp-fivt.org/hse/palds-2025/-/tree/master/materials Коды семинаров] ''(доступ только после регистрации на gitlab.atp-fivt.org)''
* [ Коды примеров и условия домашек ] '''TBD'''
* [https://drive.google.com/drive/folders/1qaElablB5ER1y07xXkPXfQcHIxzdfGZB?usp=sharing Слайды презентаций]
* [https://drive.google.com/drive/folders/1qaElablB5ER1y07xXkPXfQcHIxzdfGZB?usp=sharing Слайды презентаций] '''TBD'''


= Формы контроля =
= Формы контроля =
Курс предполагает 3 формы контроля:
Курс предполагает 3 формы контроля:
* Домашние задания (90%)
* Домашние задания: 9 баллов. '''Расчет:''' (сумма баллов за каждую ДЗ) / 2.
* Тесты (20%)
* Тесты: 2 балла. '''Расчет:''' (баллы за тесты * их веса) / 6.
* Бонусы (15%)
* Бонусы: 1,5 балла. '''Расчет:''' бонус / 10.
 
'''Итоговая оценка вычисляется по принципу:''' '''ЕСЛИ'''(блокирущие != 0, '''ТО''' MIN((ДЗ + Тесты + Бонус) / 10; 10), '''ИНАЧЕ''' 0).
== Домашние задания ==
== Домашние задания ==
* [https://gitlab.atp-fivt.org/hse/palds-2025/-/tree/master/homeworks Условия домашек] ''(доступ только после регистрации на gitlab.atp-fivt.org)''
* [https://docs.google.com/presentation/d/1eDxnTeBWSB1OrA3BwEUa2vJAJm3_OJMuoRxyA13RzTY Инструкция по работе с тестирующей системой]
* [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1yNTa-D6ePOsvA652HZy1fNeiNOHuGSNFvB5X4iSy46I Статус проверки домашек]
На курсе 6 домашних заданий, из которых 2 блокирующие. Все ДЗ ''кроме последней'' сдаются в 2 этапа:
* Прохождение CI-тестов
* Code review
По каждой домашке существуют дедлайны. До дедлайна важно пройти '''1й этап''' сдачи.
* После мягкого дедлайна оценка снижается на 50%.
* После жесткого дедлайна сдавать можно только блокирующие ДЗ с оценкой не выше 25%.
* Окончательный дедлайн, после которого не принимаем уже ничего: '''8.01.2026, 23:59'''.
== Тесты ==
== Тесты ==
Состоится 6 контрольных, которые будут проводиться с помощью Google форм. Помимо Google форм, на контрольных будет использована система прокторинга http://exams.mipt.ru/. По [https://drive.google.com/file/d/1n0iR-IaPnT4EeEEUCksODQnjl34L8Xlc/view?usp=sharing ссылке] доступна инструкция пользователя. Желательно зарегистрироваться в системе прокторинга заранее, во время теста зарегистрироваться будет технически невозможно. На контрольных нельзя пользоваться IDE и интернетом. Код писать не потребуется.
{|  class="wikitable"
|-
! Название КР
! Дата
! Длительность
|-
| ОАБМД - 2025. HDFS & MapReduce || 19.10.2025, 18:00 || 15 мин.
|-
| ОАБМД - 2025. SQL over BigData || 15.11.2025, 16:00 || 15 мин.
|-
| ОАБМД - 2025. Spark || 22.11.2025, 16:00 || 10 мин.
|-
| ОАБМД - 2025. Векторные часы || 29.11.2025, 16:00 || 10 мин.
|-
| ОАБМД - 2025. Spark streaming, Kafka & NoSQL || 13.12.2025, 16:00 || 20 мин.
|-
| ОАБМД - 2025. Финальный тест || 20.12.2025, 17:00 || 15 мин.
|}
В случае если вы не сможете написать КР в указанную дату по технической или другой уважительной причине, просьба заполнить [https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfai8J2r5vuq0LxuwDjHj3jQnMZDFuqwAvr164vKbdlMmzEdg/viewform?usp=dialog '''форму на дописывание''']. Дописывание состоится 20.12.2025 после последнего занятия. По [https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vS-d6xvT0354Jvsp_YvOGIejJ8-yPuw6ChNeS6LjFlPmUhTUIFqIcAbYuRi5LtN1YQDkQmy2E-3i2iG/pubhtml?gid=1367360314&single=true ссылке] доступен список студентов, допущенных к дописыванию.
== Бонусы ==
== Бонусы ==
Бонус начисляется за:
* активное участие в семинарах,
* помощь коллегам в чате курса.
Возможно получить до 1,5 баллов. Количество студентов, которым может быть начислен бонус, неограничено.
= Пересдачи =
К пересдаче допускаются только те студенты, которые на момент 15.01 в личном кабинете имеют оценку < 4.
=== Домашки ===
Можно сдавать только новые домашки, а не исправлять старые. Все дедлайны снимаются, т.е. новые домашки можно сдать на полный балл.
Дедлайны общие для всех домашек:
* 1я пересдача 23.01, 23:59,
* 2я пересдача 06.02, 23:59.
=== Бонусы и тесты ===
В рамках пересдачи доступно получение баллов только за домашки. Заработать бонус (помимо тех, что уже набрали в семестре) и написать тесты нельзя.


= Список рекомендуемых материалов =
= Список рекомендуемых материалов =

Текущая версия от 18:58, 6 января 2026

О курсе

  • Курс "Обработка и анализ больших массивов данных" (Processing and analysis of large data sets) читается для студентов 2-го курса магистратуры ФКН ВШЭ в 1-2 модулях.
  • Форма контроля: экзамен, выставляется по накопу.

Команда курса

  • Преподаватель: Ивченко Олег
  • Ассистенты:
    • Павлов Дмитрий Александрович (Яндекс)
    • Струнова Анастасия Сергеевна (Т-Банк)
    • Чавдарь Дмитрий
    • Амбарян Рудольф Андраникович (Яндекс)
    • Наумов Владислав Олегович (AI VK)
    • Стешенко Александр Владимирович (Яндекс)
    • Кочурова Ирина Дмитриевна (ИПМ РАН им. М.В. Келдыша)
    • Шукла Ритупарн (Сбер)
    • Сахаров Александр Александрович (Ozon)
    • Тельбаева Таншолпан (Innoforce group, Казахстан)
    • Иванов Дмитрий Александрович (Luzin Research Institute, (Huawei))

Важные ссылки

Формы контроля

Курс предполагает 3 формы контроля:

  • Домашние задания: 9 баллов. Расчет: (сумма баллов за каждую ДЗ) / 2.
  • Тесты: 2 балла. Расчет: (баллы за тесты * их веса) / 6.
  • Бонусы: 1,5 балла. Расчет: бонус / 10.

Итоговая оценка вычисляется по принципу: ЕСЛИ(блокирущие != 0, ТО MIN((ДЗ + Тесты + Бонус) / 10; 10), ИНАЧЕ 0).

Домашние задания

На курсе 6 домашних заданий, из которых 2 блокирующие. Все ДЗ кроме последней сдаются в 2 этапа:

  • Прохождение CI-тестов
  • Code review

По каждой домашке существуют дедлайны. До дедлайна важно пройти 1й этап сдачи.

  • После мягкого дедлайна оценка снижается на 50%.
  • После жесткого дедлайна сдавать можно только блокирующие ДЗ с оценкой не выше 25%.
  • Окончательный дедлайн, после которого не принимаем уже ничего: 8.01.2026, 23:59.

Тесты

Состоится 6 контрольных, которые будут проводиться с помощью Google форм. Помимо Google форм, на контрольных будет использована система прокторинга http://exams.mipt.ru/. По ссылке доступна инструкция пользователя. Желательно зарегистрироваться в системе прокторинга заранее, во время теста зарегистрироваться будет технически невозможно. На контрольных нельзя пользоваться IDE и интернетом. Код писать не потребуется.

Название КР Дата Длительность
ОАБМД - 2025. HDFS & MapReduce 19.10.2025, 18:00 15 мин.
ОАБМД - 2025. SQL over BigData 15.11.2025, 16:00 15 мин.
ОАБМД - 2025. Spark 22.11.2025, 16:00 10 мин.
ОАБМД - 2025. Векторные часы 29.11.2025, 16:00 10 мин.
ОАБМД - 2025. Spark streaming, Kafka & NoSQL 13.12.2025, 16:00 20 мин.
ОАБМД - 2025. Финальный тест 20.12.2025, 17:00 15 мин.

В случае если вы не сможете написать КР в указанную дату по технической или другой уважительной причине, просьба заполнить форму на дописывание. Дописывание состоится 20.12.2025 после последнего занятия. По ссылке доступен список студентов, допущенных к дописыванию.

Бонусы

Бонус начисляется за:

  • активное участие в семинарах,
  • помощь коллегам в чате курса.

Возможно получить до 1,5 баллов. Количество студентов, которым может быть начислен бонус, неограничено.

Пересдачи

К пересдаче допускаются только те студенты, которые на момент 15.01 в личном кабинете имеют оценку < 4.

Домашки

Можно сдавать только новые домашки, а не исправлять старые. Все дедлайны снимаются, т.е. новые домашки можно сдать на полный балл.

Дедлайны общие для всех домашек:

  • 1я пересдача 23.01, 23:59,
  • 2я пересдача 06.02, 23:59.

Бонусы и тесты

В рамках пересдачи доступно получение баллов только за домашки. Заработать бонус (помимо тех, что уже набрали в семестре) и написать тесты нельзя.

Список рекомендуемых материалов

Основная литература

  1. Tom White, Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition Storage and Analysis at Internet Scale, Publisher: O'Reilly, Media Release Date: April 2015
  2. Karau, H., Konwinski, A., Wendell, P., & Zaharia, M, Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis
  3. Holden Karau et al. Learning Spark. Lightning-fast Data Analytics. Preview Edition. O’Reilly, 2015.

Дополнительная литература

  1. Chuck Lam. Hadoop in Action. New York: Manning Publications co.
  2. Alex Holmes , "Hadoop in Practice"
  3. Martin Fowler, "NoSQL"
  4. Eric Redmond, Jim R. Wilson, "Seven Databases in Seven Weeks"
  5. Jonathan Leibiusky, "Getting Started with Storm"
  6. Donald Miner, Adam Shook. MapReduce Design Patterns. O’Reilly.
  7. Arun C. Murthy et al. Apache Hadoop YARN. Addison-Wesley.
  8. Spark Core Programming. TutorialsPoint, 2015.
  9. Dario Simonassi, Gabriel Eisbruch, Jonathan Leibiusky. Getting Started with Storm. O’Reilly.
  10. Edward Capriolo, Dean Wampler, and Jason Rutherglen. Programming Hive. O’Reilly.
  11. Lars George. HBase: The Definitive Guide. O’Reilly.
  12. Eben Hewitt. Cassandra: The Definitive Guide. O’Reilly.