SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Big data and business intelligence |
Kod przedmiotu | 11.3-WE-INFD-BDiaI-Er |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | WIEiA - oferta ERASMUS / Informatyka |
Profil | - |
Rodzaj studiów | Program Erasmus drugiego stopnia |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2018/2019 |
Semestr | 1 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 6 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Databases, statistics essentials, programming in Java/Python
Definition of business analytics. Its role and application in modern IT systems.
Review of traditional business analytics concepts and tools. Data quality and cleaning.
Dimension reduction techniques: principal component analysis and factor analysis.
Statistical inference. Analysis of regression, interdependence, and dispersion from a data mining perspective. Logistic regression. Naive Bayesian estimation and Bayesian networks. Analysis and forecasting of time series.
Analysis of unstructured data: sentiment analysis, ontology creation, content categorization, text mining.
Web structure analysis: text search; ranking based on the connection structure.
Web usage analysis: preparatory data processing; exploratory network usage analysis; grouping, associative rules and classification.
Modern tools for advanced visualization and data mining on the SAS platform.
The Big Data phenomenon, its characteristics and impact on existing analytical solutions.
Large-scale business analytics; modern solutions used to transfer, store and process large data sets.
The architecture of modern Big Data processing systems based on Elasticsearch, Apache Hadoop, Apache Spark and Apache Storm.
Basic machine learning techniques used in Big Data analytics.
Lecture, teaching laboratory classes
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lecture - the passing criterion is a sufficient mark from the final test.
Laboratory - the passing criterion are positive marks for all laboratory exercises.
Final mark components = lecture: 50% + teaching laboratory: 50%
Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński (ostatnia modyfikacja: 27-03-2018 17:00)