1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. summer term 2020/2021
4. Data Engineering - Second-cycle studies leading to MS degree
5. Big Data - Models, Tools, Data Processing

Generate PDF for this page

Big Data - Models, Tools, Data Processing - course description

Aim of the course

Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z pojęciem big data, oraz modelami i narzędziami przeznaczonymi do obróbki dużej ilości danych.

Prerequisites

Save changes

Znajomość podstaw technologii informacyjnej.

Scope

1. Big data – koncepcje, struktury, podstawowe architektury. Ekosystem big data.
2. Cykl życia analizy danych typu big data- fazy, artefakty, interesariusze.
3. Przegląd  metod analitycznych danych typu big data z wykorzystaniem języka R.
4. Modele eksploracji big data. Wspomaganie podejmowania decyzji z wykorzystaniem big data. 
5. Przegląd zaawansowanych metod analitycznych: rekomendacja, klasteryzacja, klasyfikacja dużych ilości danych. 
6. Wizualizacja danych. Wykorzystanie wizualizacji w analityce big data. 
7. Zaawansowane metody analizy- technologie i narzędzia do obróbki big data. 
8. Algorytm MapReduce i Apache Hadoop. Narzędzia analityczne platformy Hadoop: Pig, Hive, HBase, Mahout. 
9. Przykładowy projekt wykorzystujący analitykę big data.

Teaching methods

Tradycyjny wykład, ćwiczenia laboratoryjne. Opracowanie tematów laboratoryjnych wg instrukcji, którą studenci otrzymają na początku semestru. Dyskusje prowadzące do pogłębienia wiedzy i lepszego zrozumienia przerabianego materiału.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Ostateczna ocena z przedmiotu uwzględnia ocenę z laboratorium (50%) oraz ocenę z egzaminu pisemnego (50%).

Recommended reading

1. Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. EMC Education Services (Editor). Wiley 2015.

2. Mahmoud Parsian: Data Algorithms. Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark O'Reilly Media 2015.

3. Russell Jurney: Hadoop. Zwinna analiza danych. Helion 2015.

4. Tom White: Hadoop. Kompletny przewodnik. Analiza i przechowywanie danych. Helion 2015.

Further reading

1. Sean Owen, Robin Anil, Ted Dunning, and Ellen Friedman: Mahout in Action. Wydawnictwo Manning 2015.

Notes

Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 06-06-2020 08:22)