Zarządzanie Big Data 2700-M-ZBD-D1ZBD
Wykład poświęcony jest omówieniu:
• Pojęcie big data (Geneza zjawiska, Definicja bigdata, Aspekty zjawiska)
• Aspekty: technologiczny, ekonomiczny i społeczny
• Przetwarzanie danych prywatnych w biznesie, Selekcjonowanie treści, dezinformacja
• 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)
• Nierelacyjne systemy zarządzania bazami danych NoSQL (Bazy danych klucz-wartość, Baza dokumentów, Kolumnowy model danych, Grafowa baza danych, Strumieniowa baza danych)
Kierunek podstawowy MISMaP
informatyka
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Na drodze realizacji przedmiotu student:
Wiedza:
- potrafi zdefiniować zagadanie Big Data,
- potrafi określić cele zastosowania Big Data w organizacji,
Umiejętności:
- potrafi określić źródła danych,
- potrafi określić miejsce hurtowni danych w rozwiązaniach Big Data,
Inne kompetencje:
- rozumie znacznie analiz danych w procesach decyzyjnych organizacji.
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 kartce lub w sali na platformie Kampus 2 na własnym sprzęcie komputerowym.
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.
• Mateos A., Walkowska J., Rosenberg J.B., Chmura obliczeniowa: rozwiązania dla biznesu, Gliwice 2011
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: