Тема бакалаврской работы относится к задачам интеллектуального анализа потоковых данных. В процессе написания данной работы были исследованы задачи классификации и кластеризации данных в потоке. Также была поставлена задача классификации сетевого трафика, после чего реализованы алгоритмы K-ближайших соседей, деревья Хёфдинга и Вариативные деревья Хёфдинга. Модель, реализующая выбранные алгоритмы была обучена и протестирована, а также сделаны выводы об эффективности работы данных алгоритмов при решении поставленной задачи.