Аналіз змістовного наповнення навчальних дисциплін, які пов’язані із вивченням Big Data

Abstract

Метою дослідження є аналіз змістовного наповнення та структурних особливостей навчальних дисциплін і курсів, пов’язаних із вивченням технологій Big Data, які реалізуються у вітчизняних та зарубіжних університетах, а також у неакадемічному освітньому середовищі. Особлива увага приділена масовим відкритим онлайн-курсам (MOOC-платформи), професійним ІТ-школам та сертифікаційним програмам, які розроблені провідними технологічними компаніями. Дослідження спрямоване на виявлення спільних і відмінних рис цих освітніх підходів та визначення їх впливу на формування компетентностей, необхідних сучасним фахівцям цифрової економіки. Для досягнення поставленої мети було здійснено порівняльний аналіз навчальних планів, програм та навчально-методичних матеріалів. Розгляд охопив широкий спектр змістових ліній: теоретичні основи Big Data, алгоритми аналізу даних і статистичні моделі, використання мов програмування (Python, SQL, R, Scala), а також застосування хмарних платформ та інструментів обробки великих масивів інформації (Hadoop, Spark, Kafka). Значну увагу приділено модулям з машинного навчання, візуалізації та інтерпретації результатів, а також практико-орієнтованим елементам – проєктам і кейсам, що відображають реальні виробничі завдання. Такий методологічний підхід дозволив простежити баланс між фундаментальною підготовкою та розвитком прикладних навичок у різних форматах освіти. Дослідження засвідчило, що академічні програми здебільшого орієнтовані на опанування фундаментальних знань, міждисциплінарну інтеграцію та науково-дослідницьку підготовку, що сприяє формуванню аналітичного мислення та розвитку наукового інтересу студентів. Натомість неакадемічні курси спрямовані на швидке набуття практичних умінь, професійну мобільність і готовність до складання сертифікаційних іспитів. Попри ці відмінності, виявлено ядро спільних компетентностей, притаманне обом моделям. До нього належать знання щодо організації та обробки даних, базовий статистичний аналіз, володіння сучасними програмними інструментами та навички інтерпретації й комунікації результатів аналізу для різних категорій користувачів. Отримані результати підкреслюють, що академічний і неакадемічний підходи до викладання Big Data не є взаємовиключними, вони доповнюють один одного. Інтеграція елементів обох систем дозволяє поєднувати сильні сторони теоретично орієнтованої університетської підготовки з гнучкістю та прикладною спрямованістю професійного навчання. Такий синтез особливо актуальний в умовах швидкого розвитку цифрової економіки, яка вимагає від фахівців здатності до безперервного навчання та адаптації до нових технологічних викликів. У статті обґрунтовується доцільність розроблення гібридних навчальних програм, що поєднують фундаментальні науково- дослідницькі компоненти з практико-орієнтованими тренінгами та реальними кейсами.

The purpose of this study is to conduct an analysis of the content and structure of educational disciplines and courses devoted to Big Data technologies, which are implemented in domestic and foreign universities, as well as in nonacademic learning environments. Particular attention is paid to large-scale open online courses (MOOC platforms), professional IT schools, and certification programs developed by leading technology companies. The research seeks to identify similarities and differences in the educational content of these approaches and to determine how they contribute to the formation of competencies necessary for modern specialists in the digital economy. To achieve this aim, a comparative analysis of curricula, syllabi, and instructional modules was carried out. The review covered a wide range of thematic lines, including theoretical foundations of Big Data, data analysis algorithms and statistical models, programming languages commonly applied in data processing (Python, SQL, R, Scala), as well as cloud platforms and distributed data processing tools (Hadoop, Spark, Kafka). Special attention was given to modules on machine learning, data visualization, and interpretation of results, as well as project-based learning activities and real-world case studies. This methodological approach allowed us to trace the balance between theoretical knowledge and practical skill acquisition across different educational formats. The findings demonstrate that academic programs primarily emphasize the acquisition of fundamental knowledge, interdisciplinary integration, and researchoriented preparation, enabling students to develop analytical thinking and scientific inquiry skills. In contrast, non-academic programs are designed to provide learners with rapid access to practical skills, strong professional mobility, and readiness for industry-recognized certification exams. Despite these distinctions, both academic and non-academic models reveal the presence of a common core of competencies. These shared components include knowledge of data storage and processing, basic statistical analysis, the ability to use modern programming tools, and skills in interpreting and communicating analytical results to diverse audiences. The study highlights that the academic and non-academic approaches to Big Data education are not mutually exclusive but rather complementary. The integration of elements from both systems makes it possible to combine the strengths of theorydriven higher education with the flexibility and applied orientation of professional training. Such a blended approach is particularly relevant under the conditions of the rapidly growing digital economy, which requires professionals capable of continuous learning and adaptation to new technological environments. The article concludes that the effective development of Big Data competencies demands hybrid curricula that incorporate fundamental, research-based preparation together with hands-on, practice-oriented training.