FPF:UIINFNP005 Pokročilé zpracování dat - Informace o předmětu
UIINFNP005 Pokročilé zpracování dat
Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavězima 2024
- Rozsah
- 2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. RNDr. Lucie Ciencialová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Marek Menšík, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Radka Poláková, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Jan Schreier (přednášející)
Mgr. Marek Menšík, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jan Schreier (cvičící) - Garance
- RNDr. Radka Poláková, Ph.D.
Ústav informatiky – Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavě - Rozvrh
- Čt 16:25–18:00 LEI
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Informatika (program FPF, INFOR-nav)
- Cíle předmětu
- Cílem předmětu je porozumět konceptům Big Data, NoSQL databázím a strojovému učení, naučit se používat moderní technologie pro jejich zpracování, pochopit jejich vzájemnou integraci a osvojit si jejich praktické aplikace včetně analýzy, vizualizace a bezpečnosti dat.
- Výstupy z učení
- Studenti získají teoretické i praktické znalosti z oblasti Big Data, NoSQL databází a strojového učení, včetně schopnosti pracovat s moderními technologiemi, jako jsou Hadoop, Spark či MongoDB.
- Osnova
- 1. Úvod, big data 2. Technologie big dat 3. Optimalizace a škálování big data systémů 4. NoSQL, Typy NoSQL databází 5. Práce s NoSQL databázemi 6. Základy strojového učení 7. Big data a strojového učení 8. Datová analýza big dat pomocí algoritmů strojového učení 9. Vizualizace dat 10. Bezpečnost v big data a strojovém učení 11. Trendy v big data a strojovém učení
- Metody hodnocení
- • Zápočet – zápočtový projekt • Zkouška – písemná
- Další komentáře
- Studijní materiály
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/zima2024/UIINFNP005