SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Big data and business intelligence - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Big data and business intelligence
Kod przedmiotu 11.3-WE-INFD-BDiaI-Er
Wydział Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Kierunek Informatyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów Program Erasmus drugiego stopnia
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2020/2021
Informacje o przedmiocie
Semestr 2
Liczba punktów ECTS do zdobycia 5
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński
Formy zajęć
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

Cel przedmiotu

  • Familiarize students with the concept of business analytics and its applications to the analysis of large data sets included in social media, ERP systems and modern e-business applications.
  • Teach students how to select the appropriate data analysis techniques depending on the scale of the problem under consideration and the type of analysis (real-time, batch mode, data stream processing).
  • Teach students to work using modern analytical platforms such as Elastic Search, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Storm and SAS.

Wymagania wstępne

Databases, statistics essentials, programming in Java/Python

Zakres tematyczny

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.

Metody kształcenia

Lecture, teaching laboratory classes

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

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%

Literatura podstawowa

  • Morzy T.: Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013
  • Larose D.T.: Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008
  • Markov Z., Larose D.T.: Eksploracja zasobów internetowych, PWN, Warszawa, 2009
  • White T., Hadoop: The Definitive Guide, 3rd Edition, O'Reilly Media / Yahoo Press, 2012

Literatura uzupełniająca

  • Stanton J.M.: Introduction to Data Science, E-book, 2013.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Artur Gramacki, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 26-04-2020 14:03)