Fakultet tehničkih nauka

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

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
Gheorge, R., Hinman, M. L., Russo, R. Elasticsearch in Action 2015 Manning Publications Engleski
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
White, T. Hadoop: The Definitive Guide, 4th edition 2015 O’Reilly Media Engleski
Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 3rd edition 2011 Morgan Kaufmann Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
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
Predmetna aktivnost
Test
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
10.00
Predavanja
Predavanja
Računarske vežbe
Računarske vežbe