Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2023/2024
UPOZORNĚNÍ: Jsou dostupné studijní plány pro následující akademický rok.

Informatika 4

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
155IN4G Z,ZK 5 2P+2C česky
Garant předmětu:
Jan Pytel
Přednášející:
Jan Pytel
Cvičící:
Jan Pytel
Předmět zajišťuje:
Katedra geomatiky
Anotace:

V rámci předmětu jsou studenti seznámeni s technikami zpracování velkého množství dat. Nejprve se naučí jak předzpracovávat data v příkazovém řádku před importem do DB. Důraz je kladen na relační databáze a témata, která nebyla zmíněna během předmětu Informatika 2: indexy, exekuční plány, partitioning. Poté studenti dostanou základní informace o NoSQL databázích, ElasticSearch, R a cloudu.

Požadavky:

Informatika 2 a Informatika 3

Osnova přednášek:

1. BigData - vývoj a koncept

2. Preprocesing dat v příkazovém řádku

3. Preprocesing dat v příkazovém řádku 2

4. Relační databáze - indexy, partitioning, ladění výkonu ACID

5. NoSQL databáze - koncept, odlišný přitup oproti relačním databázím

6. NoSQL databáze - Apache Cassandra

7. NoSQL databáze - grafové databáze (Neo4j), dokumentově orientované databáze

8. Základy cloudu

9. Instalace NoSQL databáze do cloudu - praktická ukázka redundance, CAP Theorem

10. Apache ekosystém I: Hadoop, HBase, Sparc, Pig

11. Fultextový vyhledávač ElasticSearch a

12. Statistický jazyk R - využití při zpracování velkého množství dat

13. Statistický jazyk R - spojení s Apache Spark, praktické ukázky

Osnova cvičení:

1. BigData - vývoj a koncept

2. Preprocesing dat v příkazovém řádku

3. Preprocesing dat v příkazovém řádku 2

4. Relační databáze - indexy, partitioning, ladění výkonu ACID

5. NoSQL databáze - koncept, odlišný přitup oproti relačním databázím

6. NoSQL databáze - Apache Cassandra

7. NoSQL databáze - grafové databáze (Neo4j), dokumentově orientované databáze

8. Základy cloudu

9. Instalace NoSQL databáze do cloudu - praktická ukázka redundance, CAP Theorem

10. Apache ekosystém I: Hadoop, HBase, Sparc, Pig

11. Fultextový vyhledávač ElasticSearch a

12. Statistický jazyk R - využití při zpracování velkého množství dat

13. Statistický jazyk R - spojení s Apache Spark, praktické ukázky

Cíle studia:

Cílem předmětu je seznámit studenty s technikami a nástroji pro zpracování velkých objemů dat. Absolventi se budou orientovat v problematice NoSQL databází.

Studijní materiály:

:Apache Cassandra/Hadoop/HBase/Sparc/Pig - http://www.apache.org/

:Neo4j - https://neo4j.com/

:ElasticSearch - https://www.elastic.co/

:Language R - https://www.r-project.org

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2023/2024:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 18. 4. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet7546306.html