Big Data infrastrukture i servisiŠifra: 317211 | 8 ESPB
Opšte informacije
Nivo studija:Master strukovne studije
Godina studija:1
Semestar:2
Uslov:
Cilj:Osposobljavanje studenata da razumeju, primene i razvijaju sisteme za analizu i upravnjanje velikim količinama podataka (engl. Big Data).
Ishod:Studenti će po završetku kursa steći znanja i veštine koje će im omogućiti da na efikasan način koriste savremene sisteme za čuvanje, pristup, analizu i istraživanjevelikih struktuiranih i nestruktuiranih kolekcija podataka.
Sadržaj predmeta
Teorijska nastava:
Problemi skladištenja, skalabilnosti i raspoloživosti velikih količina podataka.
CAP teorema, ACID vs. BASE osobine baza podataka.
Infrastruktura sistema za obradu podataka velike količine podataka.
Skladišta velikih količina podataka Apache Hadoop.
Alterativni sistemi baza podataka (NoSQL).
Osobine, prednosti i nedostatci NoSQL baza podataka.
Baze podataka (bp) tipa ključ-vrednost, kolonski orjentisane bp, bp orjentisane ka grafovima, bp orjentisane ka dokumentima, temporalne bp.
Osnovni koncepti istraživanja podataka. MapReduce i HPCC pristup paralelnoj i distribuiranoj obradi podataka.
Analiza tokova podataka, analiza veza u podacima.
Grupisanje podataka i primene u sistemima preporučivavanja.
Analiza grafova socijalnih mreža.
Tehnike smanjenja dimenzionalnosti.
Tehnike mašinskog učenja na osnovu velike količine podataka.
Praktična nastava:
Praktična nastava prati teorijsku nastavu koja ostopobljava studente za analizu velike količine podataka primenom distribuiranih sistema zasnovanih na Hadoop i HPCC tehnologijama.
Literatura
B.Marr, Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance, Wiley, 2015.
D. Ćulibrk, Otkrivanje znanja iz podataka: Odabrana poglavlja, Create Space, 2012.
M.Minelli, M.Chambers, A.Dhiraj, Big Data, Big Analytics:Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Today’s Businesses, Wiley, 2013.
