|
Vyučující
|
-
Hub Miloslav, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Základní pojmy z oblasti Big Data (BD). Databáze, datové sklady a BD. Framework a architektura Přístupy k analýze a zpracování BD. Metody a nástroje pro ukládání, správu a analýzu BD. BD ekosystém. NoSQL databáze Vývoj a možnosti BD.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Nácvik dovedností
- Domácí příprava na výuku
- 26 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 14 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 50 hodin za semestr
- Projekt individuální
- 60 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s problematikou práce s Big Data, jejich specifiky a nástroji pro jejich správu a analýzu.
Student, který úspěšně absolvoval předmět, umí: definovat základní pojmy z oblasti BD a správně je používat; popsat strukturu a základní principy při návrhu databáze, datového skladu v návaznosti na BD; popsat a vysvětlit požadavky na správu dat, metadata a datovou kvalitu; charakterizovat vybrané metody a nástroje pro ukládání, správu a analýzu BD; objasnit zásady a principy vizualizace v prostředí BD. Student, který úspěšně absolvoval předmět, dovede: realizovat systémový návrh struktury databáze nebo datového skladu v závislosti na požadavcích; správně používat základní nástroje pro zprávu dat a metadat; navrhnout a realizovat vizualizaci dat v závislosti na zadání. Student, který úspěšně absolvoval předmět, je schopen: pracovat v týmu a srozumitelně shrnout názory ostatních členu týmu; srozumitelně a přesvědčivě sdělovat odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení v oblasti BD, podílet se na řešení úloh jako člen týmu pracující v oblasti BD.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška, Písemná zkouška, Analýza výkonu studenta
VÝUKA BĚHEM SEMESTRU: MATERIÁLY a ÚKOLY: Pro předmět je založen kurz v Moodle, který slouží pro zveřejňování probíraných témat a podpůrných studijních materiálů, dále pro zadávání a odevzdávání úkolů. FORMA KOMUNIKACE pro HROMADNÉ a INDIVIDUÁLNÍ KONZULTACE: Standardní výuka se uskutečňuje prezenčně v místnostech dle rozvrhu. Konzultace jsou prezenční v konzultačních hodinách vyučujícího, je možné také konzultovat přes MS Teams (nutno objednat mailem). ZÁPOČET A ZKOUŠKA: Zápočet: vypracování korespondenčních úkolů a jejich odevzdání v systému Moodle v termínech dle pokynů vyučujícího. Zkouška: písemná a následně ústní forma; výsledná známka zahrnuje také ohodnocení korespondenčních úkolů. UPOZORNĚNÍ: Aktuální změny budou zveřejněny v systému Moodle. V případě dotazů kontaktujte mailem garanta předmětu, do předmětu zprávy vždy přidejte zkratku předmětu.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Hendl, J. Big data: věda o datech - základy a aplikace. Praha: Grada Publishing, 2021. ISBN 978-80-271-3031-3.
-
Holubová, I., J. Kosek, K. Minařík a D. Novák. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015. ISBN 978-80-247-5466-6.
-
Kudyba, S. Big Data, Mining and Analytics.. Auerbach, 2014.
-
Mayer-Schonberger, V. Big data: Revoluce, která mění způsob, jak žijeme, pracujeme a myslíme.. Praha: Computer Press, 2014.
-
Minell, M. Big Analytics.. Wiley, 2013.
-
Smolan, Rick. The human face of big data. Sausalito: Against All Odds Productions, 2012. ISBN 978-1-4549-0827-2.
|