Публикации
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Excelero NVEdge для HA IoT-эры, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
Дезагрегированные компонуемые среды для высокопроизводительных задач, статья
HPE Primera: интеллектуальная СХД HPE 3PAR, статья
HPE Elastic Platform for Big Data and Analytics, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
IBM запускает совместные магистерские программы в области Больших Данных с ведущими российскими университетами

6, ноябрь 2014  —  IBM совместно с ведущими российскими вузами – Московским Государственным Университетом имени М.В. Ломоносова и Высшей Школой Экономики – объявляет о запуске магистерских программ, направленных на подготовку специалистов в области Больших Данных. Студенты, прошедшие обучение по этим программам, получат детальную информацию о методах и средствах организации Больших Данных, а также использовании Больших Данных для принятия взвешенных бизнес-решений.

По оценкам экспертов уже к 2015 году по всему миру будет создано 4,4 млн. рабочих мест для специалистов в области работы с Большими Данными. Востребованность профессионалов, обладающих подобными знаниями и навыками, обусловлена динамичным ростом объемов информации в мире. Уже сейчас различные сенсоры, RFID-метки, мобильные устройства и социальные сети ежедневно генерируют 2,5 млрд. гигабайт данных. В результате, компании, работающие в различных индустриях по всему миру, испытывают нехватку специалистов, которые могли бы извлекать ценную информацию из огромного массива данных. Наличие таких специалистов способствует повышению конкурентоспособности компании, ее вхождению на новые рынки и преодолению существующих сложностей в работе.

Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова на базе факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) запускает магистерскую программу «Большие Данные: инфраструктуры и методы решения задач». Целью программы является подготовка магистров, специализирующихся в области проектирования и применения масштабируемых инфраструктур для работы с Большими Данными, а также создание и использование методов решения задач анализа Больших Данных в таких инфраструктурах (в мире подобная специализация получила название «data science»). Особое место в программе занимает освоение методов формулирования и решения задач в областях с интенсивным использованием данных, направленных на ускорение исследований и базирующихся на инструментах работы с Большими Данными. Программа широко использует новейшие технологии по работе с Большими Данными компании IBM.

«Лавинообразный рост объема данных и нехватка специалистов в области работы с Большими Данными требуют от образовательных учреждений разработки современных учебных курсов, которые ставят своей целью подготовку высококлассных специалистов в данной области», – отметил Федотов Михаил Валентинович, заместитель декана по учебной работе факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ. «Мы уверены, что разработанная нами магистерская программа будет востребована у студентов и позволит им получить знания, которые впоследствии пригодятся при трудоустройстве на работу».

Высшая Школа Экономики на базе факультета бизнес-информатики запустила в 2014 году магистерскую программу «Системы Больших Данных». Особенность данной программы состоит в том, что она сфокусирована на использовании технологий для принятия обоснованных бизнес-решений. Данная программа состоит из двух блоков – технологического и управленческого. Студенты-участники программы могут формировать из этих блоков собственный набор курсов, который будет соответствовать их интересам в данной области. Среди основных дисциплин, предлагаемых в рамках программы такие, как системный анализ и структура организации; математическое и экономическое моделирование; анализ Больших Данных и их интеграция и т.п. Разработка данной магистерской программы, сочетающей в себе технические навыки в области Больших Данных и соответствующие навыки ведения бизнеса, получила престижную награду IBM Faculty Awards в 2013 году.

«Большие Данные изменили привычные представления об информации, методах управления ею, ее ценности и значении. Они также изменили представления о возможностях автоматизации, качестве и скорости принятия решений. Их непосредственное влияние на эффективность, конкурентоспособность и модели организации бизнеса будет расти с появлением новых принципов и технологий получения и обработки данных, – прокомментировала Мальцева Светлана Валентиновна, декан факультета бизнес-информатики ВШЭ. «Критически важным условием является подготовка достаточного количества специалистов, способных не только применить технологии Больших Данных, но и увидеть новые задачи, для которых они могут быть использованы. В основу нашей магистерской программы мы заложили наш многолетний успешный опыт подготовки специалистов в сфере информационных технологий для бизнеса».

«В условиях активного развития и роста таких технологических областей как Большие Данные, аналитика, облачные технологии и социальное взаимодействие, лидирующие компании и образовательные учреждения должны активно участвовать в развитии новых навыков, которыми должны обладать будущие профессионалы», – комментирует Сергей Белов, координатор университетских программ IBM в России и СНГ, в странах Ближнего Востока и Африки. «Чтобы сократить существующий разрыв между ожиданиями рынка и существующими академическими программами, IBM активно сотрудничает с ведущими университетами как в России, так и по всему миру, предоставляя преподавателям и студентам доступ к своим технологиям и продуктам в области Больших Данных».

МГУ имени М.В. Ломоносова

МГУ имени М.В. Ломоносова является крупнейшим классическим университетом Российской Федерации. Он осуществляет подготовку студентов, аспирантов и докторантов на 40 факультетах по направлениям и специальностям, которые охватывают практически весь спектр современного университетского образования. В настоящее время в МГУ обучается более 40 тысяч человек. Около 10 тысяч школьников занимаются при МГУ. В составе университета 15 научно-исследовательских институтов и 380 кафедр. Особый статус МГУ подтвержден правом на собственные образовательные стандарты, собственные вступительные и аттестационные испытания.

Факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ, основанный в 1970-м году по инициативе академика А.Н Тихонова, – одно из первых учебных заведений в России по времени возникновения и по его значимости для сферы образования и развития компьютерных наук. Факультет ВМК является ведущим учебным центром России по подготовке кадров в области фундаментальных исследований по прикладной математике, вычислительной математике, информатике и программированию.
Публикации по теме
Рынки
 
Новости IBM

© "Storage News" journal, Russia&CIS
Редакция: 115516, Москва, а/я 88; тел./факс - (495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.