Big Data 2600-ABdz1BDkf
Zajęcia poświęcone są omówieniu takich zagadnień jak:
• Pojęcie big data (Geneza zjawiska, Definicja bigdata, Aspekty zjawiska)
• Aspekty: technologiczny, ekonomiczny i społeczny.
• Podstawy systemów danych (Niezawodne, skalowalne i łatwe w konserwacji aplikacje, Modele danych i języki zapytań, Przechowywanie i pobieranie danych, Kodowanie i zmiany)
• Architektura big data (Podstawowe założenia, Źródła danych)
• Pozyskiwanie i wstępne przetwarzanie danych (Sposoby dostępu do danych, Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, Przykład rozwiązania Apache Kafka)
• Przetwarzanie i analizowanie danych (Podstawowe zasady, Funkcje platformy big data na przykładzie Apache Spark)
• Modele przechowywania danych (Architektura przechowywania danych, Przetwarzanie w pamięci in-memory, Sposoby zapisu danych w pamięci masowej)
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po zakończeniu kursu student:
K_W01 w pogłębionym stopniu metodologię badań i terminologię w zakresie dyscypliny nauki o zarządzaniu i jakości w tym w szczególności z zakresu analiz danych biznesowych oraz w dyscyplinach uzupełniających (ekonomia i finanse).
K_W02 w pogłębionym stopniu złożone procesy i zjawiska zachodzące w różnych typach organizacji oraz w otaczającym ich świecie, wykorzystuje teorię zarządzania do rozpoznawania, diagnozowania i rozwiązywania problemów związanych z funkcjonowaniem organizacji i ich integracji w ramach strategii organizacji w oparciu o wyniki analiz.
K_W05 złożone procesy i zjawiska technologiczne, społeczne, prawne, ekonomiczne, etyczne, ekologiczne, w tym związane z wykorzystaniem danych liczbowych oraz ich wpływ na funkcjonowanie organizacji i całej gospodarki.
K_U01 wykorzystać teorię dyscypliny nauki o zarządzaniu i jakości w tym w szczególności w zakresie analiz danych liczbowych do rozpoznawania, diagnozowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów związanych z kluczowymi funkcjami w organizacji w tym w szczególności wnioskowania, tworzenia strategii i podejmowania decyzji biznesowych.
K_U03 przystosowywać istniejące metody i narzędzia lub proponować na ich podstawie nowe, stosując zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne oraz właściwy dobór źródeł do rozpoznawania, diagnozowania i rozwiązywania problemów związanych z analizą danych w środowisku wewnętrznym i zewnętrznym organizacji.
K_U09 podnosić zdobyte kwalifikacje i wspierać innych w tym zakresie oraz posiada zdolność do samokształcenia
Kryteria oceniania
Test, 30 pytań, pytania z zakresu konwersatorium, pytania zamknięte, 4 odpowiedzi, tylko jedna poprawna, 60% zalicza. Skala ocen: 30pkt 5; 27pkt 4,5; 24pkt 4; 21pkt 3,5; 18pkt 3;<18pkt 2; test realizowany w sali na platformie Kampus na własnym sprzęcie komputerowym lub na kartce. Termin: pierwszy w sali; drugi w wersji zdalnej z wykorzystaniem serwisu Kampus.
Obecność na zajęciach jest obowiązkowa.
Praktyki zawodowe
Praktyki zawodowe nie są wymagane dla realizacji przedmiotu
Literatura
•Wieczorkowski J., Chomiak-Orsa I., Pawełoszek I., Big data w zarządzaniu, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2021,
•Marz N., Warren J., Lachowski L., Wydawnictwo Helion, Big data: najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym, Gliwice 2016.
•Kleppmann M., Walczak T., Grupa Wydawnicza Helion, Przetwarzanie danych w dużej skali: niezawodność, skalowalność i łatwość konsekwencji systemów, Gliwice 2018.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: