Innehåll

Kursen fokuserar på huvudbegrepp och huvudredskap för lagring, bearbetning och analys av Big Data som är nödvändiga för ett professionellt arbete och forskning inom dataanalys. 

- Introduktion till Big Data: begrepp och verktyg
- Grundläggande principer av parallella beräkningar
- Filsystem och databaser för Big Data
- Förfrågningar för Big Data
- Resurshantering i en klustermiljö
- Parallella beräkningar för Big Data
- Maskininlärning för Big Data

Mål

Efter avslutad kurs skall den studerande på en avancerad nivå kunna:
- samla och lagra Big Data i en distribuerad datormiljö
- genomföra grundläggande förfrågningar till en databas som opererar på ett distribuerat filsystem
- redovisa grundläggande principer för parallella beräkningar
- använda MapReduce begreppet för att parallellisera vanliga databearbetningsalgoritmer
- redovisa hur vanliga maskininlärningsmodeller bör modifieras för att bearbeta Big Data
- använda redskap för maskininlärning av Big Data

Examinationsmoment

Organisation

Kursen består av föreläsningar och laborationer. Föreläsningarna behandlar teori, begrepp och metoder.  Laborationerna ger praktisk erfarenhet i hantering av big data.
 

Litteratur

Övrigt

• Artikelsamling 2018.

Relaterade profiler

Kommentarer