Računarstvo visokih performansi u informacionom inženjeringu | Fakultet Tehničkih Nauka

Predmet: Računarstvo visokih performansi u informacionom inženjeringu (17.RVP07)

Stepen i vrsta studija	Naziv
Master akademske studije	Informacioni i analitički inženjering (Godina: 1, Semestar: Letnji)
Master akademske studije	Informacioni inženjering (Godina: 1, Semestar: Letnji)
Master akademske studije	Računarstvo i automatika (Godina: 1, Semestar: Letnji)

Osnovne informacije:

Kategorija	Naučno-stručni
Uža naučna oblast	Primenjene računarske nauke i informatika
ESPB	6

Upoznavanje studenata sa mogućnostima i tehnikama praktične primene arhitektura, algoritama i metoda računarstva visokih performansi u informacionom inženjeringu (Data Analytics with HPC).

Studenti stiču napredna znanja o primeni računarstva visokih performansi u nauci o podacima. Stečena znanja se koriste u praksi.

Osnovni pojmovi u analizi podataka. Razvoj i primene izabranih tehnika za analizu podataka (klasifikacija – metod najbližih suseda, stabla odlučivanja, metod potpornih vektora; klasterizacija – k-means, hijerarhijsko) u HPC sistemima. Primena HPC u radu sa velikim skupovima podataka. Najznačajniji projektni obrasci u projektovanju sistema za rad sa velikim skupovima podataka. Primena programskih alata Hadoop i Elasticsearch u analizi podataka. Izabrane studije slučaja – analiza poslovanja, predikcija trendova i ponašanja, analiza podataka sa Web-a.

Nastava se izvodi u obliku predavanja, auditornih i računarskih vežbi (u računarskoj laboratoriji) i konsultacija. Tokom celokupnog procesa izvođenja nastave, studenti se podstiču na intenzivnu komunikaciju, kritičko rezonovanje, samostalni rad i aktivan odnos prema procesu nastave. Uslov za dobijanje potpisa i izlazak na završni ispit predstavlja izvršenje svih predispitnih obaveza, u minimalnom obimu od 30 poena.

Autori	Naziv	Godina	Izdavač	Jezik
Provost, F., Fawcett, T.	Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking	2013	O’Reilly Media, Sebastopol	Engleski
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A.	Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3rd edition	2011	Morgan Kaufmann	Engleski
Gheorge, R., Hinman, M. L., Russo, R.	Elasticsearch in Action	2015	Manning Publications	Engleski
White, T.	Hadoop: The Definitive Guide, 4th edition	2015	O’Reilly Media	Engleski

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