Sistemi velikih količina podataka | Fakultet Tehničkih Nauka

Predmet: Sistemi velikih količina podataka (17.IZMI04)

Stepen i vrsta studija	Naziv
Master akademske studije	Matematika u tehnici (II godišnji) (Godina: 2, Semestar: Zimski)
Master akademske studije	Inženjerstvo informacionih sistema (Godina: 1, Semestar: Zimski)

Osnovne informacije:

Kategorija	Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast	Primenjene računarske nauke i informatika Inženjerstvo informacionih sistema Informaciono-komunikacioni sistemi
ESPB	4

Obrazovni cilj predmeta je da studentima omogući da razumeju, primenjuju i razvijaju sisteme za analizu i upravljanje velikim količinama podataka (engl. Big Data). Studenti će razumeti probleme i izazove vezane za upravljanje i analizu velikih količina podataka. Biće upoznati sa različitim istraživačkim pristupima u ovoj oblasti koji bi, u budućnosti, mogli da rezultuju rešenjima nekih od prezentovanih problema.

Studenti će po završetku kursa imati znanja i veštine koje će im omogućiti da na efikasan način i koriste savremene sisteme za čuvanje, pristup, analizu i istraživanje velikih struktuiranih i nestruktuiranih kolekcija podataka. Pored toga steći će praktične veštine korišćenja i razvoja sistema za čuvanje i obradu velikih količina podataka baziranih na tehnologijama Hadoop, High Performance Computing Platform (HPCC).

Problemi skladištenja, skalabilnosti i raspoloživosti velikih količina podataka. CAP teorema, ACID vs. BASE osobine baza podataka. Alternativni sistemi baza podataka (NoSQL). Osobine, prednosti i nedostaci NoSQL baza podataka. Baze podataka (bp) tipa ključ-vrednost, kolonski orijentisane bp, bp orijentisane ka grafovima, bp orijentisane ka dokumentima, temporalne bp. Osnovni koncepti istraživanja podataka. MapReduce i HPCC pristup paralelnoj i distribiranoj obradi podataka. Analiza tokova podataka, analiza veza u podacima, grupisanje i primene u sistemima preporučivanja, analiza grafova socijalnih mreža, tehnike smanjenja dimenzionalnosti, tehnike mašinskog učenja na osnovu velikih količina podataka. Teorijsku nastavu će pratiti praktična obuka iz analize velikih količina podataka primenom distribuiranih sistema zasnovanih na Hadoop i HPCC tehnologijama.

Predavanja; studijsko-istraživački rad; konsultacije; samostalna izrada obaveznih zadataka. Tokom celokupnog procesa izvođenja nastave, studenti se podstiču na intenzivnu komunikaciju, kritičko rezonovanje, samostalni rad i aktivan odnos prema procesu nastave.

Autori	Naziv	Godina	Izdavač	Jezik
Ćulibrk, D.	Otkrivanje znanja iz podataka : odabrana poglavlja	2012	Create Space, Fortlauderdale	Srpski jezik
Shashank Tiwari	Profesisonal NoSQL	2011	John Wiley & Sons, Inc.	Engleski
Sharda, R., Delen, D., Turban, E.	Business Intelligence, Analytics and Data Science - A Managed Perspective	2017	Pearson, New York	Engleski
Elmasri R, Navathe S. B,	Fundamentals of Database Systems, 7th Edition	2015	Pearson Education Limited	Engleski
Sadalage J. P., Fowler M.	NoSQL Distilled A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence	2013	Pearson Education, Inc.	Srpski jezik
Eric Redmond, Jim R. Wilson	Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement	2012	The pragmatic Bookshelf	Engleski
Anand Rajaraman, Jure Leskovec, Jerey D. Ullman	Mining of Massive Datasets	2011	Cambridge University Press	Engleski

Predmetna aktivnost	Predispitna	Obavezna	Broj poena
Predmetna aktivnost Usmeni deo ispita	Predispitna Ne	Obavezna Da	Broj poena 30.00
Predmetna aktivnost Test	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00
Predmetna aktivnost Predmetni projekat	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 30.00
Predmetna aktivnost Test	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00
Predmetna aktivnost Složeni oblici vežbi	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 20.00