Победители конкурса молодых ученых 2022 и 2024 годов, преподаватели Академической программы по искусственному интеллекту Мария Казачук и Юлий Васильев написали и выпустили учебно-методическое пособие «Современные методы распределенного хранения и обработки данных» для студентов Факультета ВМК МГУ.
Учебное пособие объединяет фундаментальные концепции распределенных вычислений с современными практиками индустрии. Особое внимание уделено эволюции технологий, что позволяет студентам видеть взаимосвязь научных идей и их инженерной реализации. Материал выстроен от базовых концепций к прикладным примерам. Включены иллюстрации, схемы архитектур, примеры алгоритмов MapReduce и Spark, а также пояснения к промышленным инструментам Microsoft Azure и HDInsight.
«Это пособие — результат десятилетнего опыта преподавания курса и общения со студентами. Нашей целью было показать студентам, что за сложными архитектурами распределенных систем стоят понятные принципы и логика инженерных решений», — отметила Мария Андреевна Казачук, кандидат физико-математических наук, преподаватель Академической программы по искусственному интеллекту.
«Мы постарались сделать материал максимально доступным и практико-ориентированным. Пособие должно не просто объяснять технологии, но и формировать у студентов интуицию понимания архитектурных решений», — добавил Юлий Алексеевич Васильев, кандидат физико-математических наук, преподаватель Академической программы по искусственному интеллекту.
В октябре 2025 года учебно-методическое пособие внедрено в курс «Современные методы распределенного хранения и обработки данных», читаемый на факультете ВМК МГУ (обязательный полугодовой курс для студентов магистерских программ «Интеллектуальный анализ больших данных» и «Компьютерное зрение, графика и обработка изображений»).
Студенты получают системное понимание архитектур хранения и обработки данных, а также навыки работы с современными инструментами.
