SylabUZ
| Nazwa przedmiotu | Technologie Big Data |
| Kod przedmiotu | 11.3-WI-GeoTSP-TBD- 22 |
| Wydział | Wydział Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska |
| Kierunek | Geoinformatyka i techniki satelitarne |
| Profil | ogólnoakademicki |
| Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. inżyniera |
| Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
| Semestr | 6 |
| Liczba punktów ECTS do zdobycia | 3 |
| Typ przedmiotu | obowiązkowy |
| Język nauczania | polski |
| 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 | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
| Laboratorium | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
Nauczenie studentów doboru odpowiednich technik analizy danych w zależności od skali rozpatrywanego problemu oraz rodzaju przeprowadzanej analizy.
Nauczenie studentów pracy z wykorzystaniem nowoczesnych platform do składowania i przetwarzania danych.
Zapoznanie studentów z wybranymi technikami analizowania dużych zbiorów danych, głównie tekstowych.
Struktury i bazy danych
Elementy sztucznej inteligencji
Big Data: wprowadzenie do zagadnienia przetwarzania wielkich ilości danych.
Nierelacyjne bazy danych: Przypomnienie podstawowych zagadnień związanych z relacyjnymi bazami danych. Zalety i wady tych baz danych. Podstawowe problemy związane z wykorzystaniem relacyjnych baz danych do składowania i przetwarzania coraz większych ilości danych coraz bardziej rozproszonych. Skalowanie poziome oraz pionowe baz danych. Nowa koncepcja baz nie opartych o tradycyjny model relacyjny. Teoria CAP oraz BASE. Agregacyjne modele danych. Bazy danych typu klucz-wartość, kolumnowe, dokumentowe, grafowe. Replikacja baz danych. Sharding w bazach danych. Współdzielenie zasobów w bazach danych. Architektura przetwarzania Map-Reduce. Przedstawienie kilku wybranych systemów baz danych nierelacyjnych (np. MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4J, Oracle NoSQL Database).
Wybrane systemy informatyczne: Analityka biznesowa na dużą skalę: nowoczesne rozwiązania wykorzystywane do przesyłania, składowania oraz przetwarzania dużych zbiorów danych. Podstawy przetwarzania danych z wykorzystaniem sieci splotowych (CNN, Convolutional Neural Networks). Biblioteka Keras oraz Tensorflow. Praca w środowiskach chmurowych Google Colaboratory oraz Kaggle.
Wykład konwencjonalny, ćwiczenia laboratoryjne, praca w zespole
| Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z testu końcowego
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie ocen pozytywnych z wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych oraz przeprowadzanych sprawdzianów
Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + laboratorium: 50%
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Artur Gramacki, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 07-05-2022 01:03)
