Странице предмета

Складиштење података. Дистрибуирани фајл системи ( Hadoop, Spark ). Виртуелна складишта и комуникације. Виртуелизација база података. Управљање великим базама података на cloud-u. MapReduce. програмски модел за дистрибуирану обраду података. Претраге података (слични узорци, фреквентни скупови узорака). Подаци у облику графова, анализа линкова, локални и глобални тополошки атрибути. Алгоритми машинског учења на великим подацима. Визуелизације података. Практичан рад са студентима подразумева инсталацију и упознавање дистрибуираних фајл система, практичну реализацију виртуелизације база података и комуникације. Примена MapReduce алгоритма на одабраним проблемима, као и имплементацију алгоритама за анализу података на доступним великим базама података. Домаћи задаци и студентски пројекат имају за циљ проверу способности студента да повеже и имплементира знања. Студентски пројекат може да се уради и у лабораторијама ФТН, кроз решавање проблема ове врсте на научним пројектима, научним изазовима и студентским такмичењима Ова врста активног учења може бити реализована и кроз студентске праксе у компанијама које се баве имплементацијом физичких и виртуелних рачунарских система за дистрибуирано складиштење великих количина података и развојем и применом Big Data аналитике.