Руководитель лаборатории:
Якупов Азат Шавкатович

Email: azat.yakupov@it.kfu.ru

Научный руководитель: 
​Елизаров Александр Михайлович

Адрес: ул. Кремлевская, 35, 14 этаж, ауд. 1411

web-сайт: https://datalaboratory.one

      
 
​  DataLab - научная университетская лаборатория, специализирующаяся на исследованиях с данными. Расположенная в составе ИТИС, она объединяет в себе академические ресурсы, экспертов и студентов, которые увлечены изучением данных и применением их в различных областях.

 
   Команда DataLab состоит из любознательных исследователей, аспирантов и студентов, которые разделяют общую страсть к анализу данных. В лаборатории проводятся коллективные исследования, а также индивидуальные проекты, которые охватывают различные области знаний, включая алгоритмы, оптимизацию хранения и процессинга над данными, статистику, машинное обучение, искусственный интеллект, биоинформатику, финансовый анализ, социальные науки и другие.

    DataLab активно занимается извлечением знаний из данных и разработкой новых методов анализа. Лаборатория проводит исследования с использованием разнообразных источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, временные ряды, генетические данные, тексты и т.д. Результаты исследований DataLab могут применяться в различных областях, таких как медицина, биология, экономика, социология, информационные технологии и многие другие.

   Лаборатория предоставляет студентам возможность получить практические навыки в области обработки данных, анализа и машинного обучения. Это позволяет студентам применять свои знания на практике и развивать навыки, необходимые для будущей карьеры в области науки о данных.
           

           Направления деятельности лаборатории

• Дата инженерия и архитектура данных
• Исследование структуры данных для оптимизации поиска информации на основании бизнес модели
• Анализ большого объема данных для получения статистических корреляций, нахождения общих паттернов для дальнейшей аналитики
• Алгоритмика структур данных, исследование и улучшение подходов их использования в рамках задач поиска
• Аналитика существующих бизнес моделей данных со стороны распределения данных и нагрузки поисковых запросов
• Реляционные базы данных
• noSQL базы данных (включая графовые базы данных)
• In-Memory базы данных 
• Слабоструктурированные модели и базы данных
• Паттерны проектирования Data Warehouse / Data Lake / Lake House
• Паттерны моделирования от Реляционной модели данных до Data Vault  и таксономической моделей
• Методы и приемы сбора данных с использованием подхода Data Mining
• Методы и приемы исследования данных с использованием Data Analysis и статистического аппарата
• Потоки и очереди данных (брокеры сообщений)
• Интеграция баз данных (ETL / EL / ELT процессинг)
• Лямбда / Каппа - архитектуры с позиции хранения / трансформации  / восстановления данных
• Шифрование и деперсонализация данных и больших данных
• Вероятностные алгоритмы поиска данных

            Чем занимаются студенты в лаборатории

      Практические проекты и исследования на основе индивидуальной/командной задач студентов с использованием облачных ресурсов. Задачи предлагаются компаниями партнерами лаборатории, а также выбираются преподавателем вместе со студентами из актуальных и востребованных на сегодняшний день. 

           Читаемые курсы и факультативы

• Введение в реляционные базы данных
• Системы управления хранилищами данных
• Продвинутый курс Реляционных Баз Данных
• Введение в Искусственный Интеллект. Data Mining
• Архитектура данных 
• Аналитика данных

           Затрагиваемые роли инженеров в лаборатории

• Дата инженер
• MLOps инженер
• Дата аналитик
• DataOps инженер
• SQL разработчик
• BigData администратор
• Архитектор данных
• DataScience инженер
• Инженер по качеству данных
• ETL разработчик
• BI разработчик