Big Data Analytics
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | 2400-DS2BDA | Kod Erasmus / ISCED: |
14.3
 /
(0311) Ekonomia
|
| Nazwa przedmiotu: | Big Data Analytics | ||
| Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych | ||
| Grupy: |
Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h) Przedmioty obowiązkowe dla II roku Data Science and Business Analytics |
||
| Punkty ECTS i inne: |
2.00 |
||
| Język prowadzenia: | angielski | ||
| Rodzaj przedmiotu: | obowiązkowe |
||
| Skrócony opis: |
Laboratorium ma na celu zapoznanie Studentów z praktyczną stroną przetwarzania dużych zbiorów danych w środowisku Apache Hadoop. Studenci dowiedzą się jak zastosować techniki analizy danych i uczenia maszynowego poznane na wcześniejszych etapach kształcenia do dużych zbiorów danych. W szczególności kurs nie będzie uczył nowych technik. Zajęcia skupią się na rzeczywistych przykładach i zrozumieniu działania używanych narzędzi. |
||
| Pełny opis: |
1. Wprowadzenie do środowiska Linux 2. Wprowadzenie do Big Data • Środowisko Hadoop • Paradygmat MapReduce 3. Przetwarzanie i eksploracja danych z użyciem Apache Hive i Apache Spark • Różnice vs. RDBMs • Optymalizacja • Pułapki 4. Wprowadzenie do uczenia maszynowego z użyciem Apache Spark • Przeniesienie modelu zbudowanego w R lub Python na wcześniejszych etapach kształcenia do świata dużych danych (możliwości i ograniczenia) 5. Analiza interaktywna 6. Wizualizacje w Big Data 7. Automatyzacja przetwarzania danych z użyciem Apache Ariflow |
||
| Literatura: |
Literatura oraz publikacje dostępne on-line będą udostęniane w trakcie laboratorium |
||
| Efekty uczenia się: |
Studenci nauczą się w jaki sposób wykorzystywać ekosystem Hadoop do przygotowania i analizy dużych zbiorów danych oraz zastosowania podstawowych metod uczenia maszynowego. K_U02, K_U05 |
||
| Metody i kryteria oceniania: |
Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest: • Obecność na zajęciach • Prezentacja, w której przedstawione zostaną wybrane zastosowania omówionych w trakcie zajęć metod • projekt z użyciem dużego zbioru danych |
||
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)
| Okres: | 2021-10-01 - 2022-02-20 |
 
 zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin  więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Tomasz Żukowski | |
| Prowadzący grup: | Tomasz Żukowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)
| Okres: | 2022-10-01 - 2023-01-29 |
zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Tomasz Żukowski | |
| Prowadzący grup: | Tomasz Żukowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.