|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KIT / BSQBD
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KIT
/
BSQBD
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
noSQL systémy a Big Data
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
6
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
3
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
52 / -
|
0 / 0
|
0 / 0
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
0
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
KIT/ISQBD
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s nestrukturovanými databázemi včetně paradigmatu NoSQL databazí. Dále přiblížit a prakticky demonstrovat využití Big Data včetně jednotlivých nástrojů.Student po absolvování předmětu porozumí fungovaní noSQL databázi, pochopí princip a možnosti BigData.
|
Požadavky na studenta
|
ZÁPOČET
Pro splnění zápočtu je nutné obhájit odevzdaný komplexní projekt do stanoveného termínu zaměřený na vybranou NoSQL databázi/datové úložiště/nástroj.
ZKOUŠKA
Ověření studijních výsledků probíhá formou písemného zkouškového testu. Probíraná témata u zkoušky ověřují získané znalosti z oblasti NoSQL databází, BigData, datových úložišť a datové vědy, a to z přednášek i ze cvičení. Součástí testu jsou teoretické i praktické úlohy.
Za úspěšné obhájení projektu a získání zápočtu se považuje hranice získání 60 % možných bodů ze zápočtového projektu, tedy je třeba získat alespoň 30 bodů z celkového součtu 50 možných bodů, projekt dále tvoří 50% z celkového hodnocení.
Pro úspěšné složení zkoušky je stanovena hranice 60% bodů ze zkouškového testu, tedy je třeba získat alespoň 30 bodů z celkového součtu 50 možných bodů, zkouška tvoří 60% z celkového hodnocení. V součtu všech bodů ze zápočtu a zkoušky je nutné získat alespoň 60% tedy 60 bodů.
Celkové výsledné hodnocení předmětu je založeno na výsledku znalostí z písemného zkouškového testu.
100 - 93 % - A
92 - 85 % - B
84 - 77 % - C
76 - 69 % - D
68 - 60 % - E
méně - F
|
Obsah
|
1. Úvod do NoSQL databází a distribučních řešení
2. Základní přehled NoSQL databází
3. NoSQL databáze typu klíč-hodnota (Riak, Redis, Oracle Barkeley DB, Voldermort, Dynamo)
4. NoSQL databáze sloupcově orientované databáze (Cassandra, BigTable, HBase)
5. NoSQL databáze dokumentově orientované databáze (MongoDB, CouchDB, BaseX)
6. NoSQL databáze grafové databáze (Neo4j, FlockDB, AllegroGraph nebo InfiniteGraph)
7. Úvod do ekosystému BigData
8. Využití jazyka Python pro datovou analytiku
9. Data Science a jeho možnosti
10. Datová úložiště a další nástroje pro analýzu dat
11. Hadoop (Architektura, HDFS, MapReduce, adpod.)
12. Apache Spark
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Holubová Irena, Minařík Karel, Novák David, Kosek Jiří. Big Data a NoSQL databáze. 2015. ISBN 978-80-247-5466-6.
-
Základní:
Meier, Andreas, Kaufmann, Michael. SQL & NoSQL Databases. 2019. ISBN 978-3-658-24549-8.
-
Doporučená:
ROBINSON, Ian - WEBBER Jim. Graph databases. First edition. Sebastopol, Calif, 2013. ISBN 978-144-9356-262.11.
-
Doporučená:
LAM, Chuck. Hadoop in action. Greenwich: Manning Publications, 2011, xxi, 312 S. ISBN 978-1-935182-19-1..
-
Doporučená:
WHITE, Tom. Hadoop: the definitive guide. 3rd ed. Sebastopol: O'Reilly, 2012. ISBN 978-1-449-31152-0..
-
Doporučená:
McCREARY, Dan - KELLY, Ann. Making sense of NoSQL: a guide for managers and the rest of us. Shelter Island, 2013. ISBN 978-161-7291-074..
-
Doporučená:
HARRISON, Guy. Oracle performance survival guide. Upper Saddle River, NJ, 2010. ISBN 01-370-1195-4.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Dobrá znalost jazyka SQL. Základní znalost databázového systému Oracle, PL/SQL a JDBC. |
Získané způsobilosti |
Vývoj pokročilých databázových aplikací. Optimalizace výkonu databázových systému. Porozumění fungovaní NoSQL databázi. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
- Demonstrace
- Pracovní činnosti
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Analýza výkonu studenta
- Rozbor díla tvůrčího charakteru
- Obhajoba vlastního projektu
|
|
|
|