FPF:UINA504 Advanced Data Processing - Informace o předmětu
UINA504 Advanced Data Processing
Filozoficko-přírodovědecká fakulta v Opavězima 2025
- Rozsah
- 2/2/0. 6 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- Mgr. Jan Schreier (přednášející)
RNDr. Radka Poláková, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Jan Schreier (cvičící) - Garance
- Mgr. Jan Schreier
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
- Computer Science (program FPF, CompSci-np)
- Cíle předmětu
- The aim of the course is to understand the concepts of Big Data, NoSQL databases, and machine learning, learn to use modern technologies for processing them, understand their integration, and acquire practical skills in their applications, including data analysis, visualization, and security.
- Výstupy z učení
- Students will gain both theoretical and practical knowledge in the areas of Big Data, NoSQL databases, and machine learning, including the ability to work with modern technologies such as Hadoop, Spark, and MongoDB.
- Osnova
- 1. Introduction, Big Data 2. Big Data Technologies 3. Optimization and Scaling of Big Data Systems 4. NoSQL, Types of NoSQL Databases 5. Working with NoSQL Databases 6. Basics of Machine Learning 7. Big Data and Machine Learning 8. Data Analysis of Big Data using Machine Learning Algorithms 9. Data Visualization 10. Security in Big Data and Machine Learning 11. Trends in Big Data and Machine Learning
- Literatura
- povinná literatura
- SIMOVICI, Dan A. a Chabane DJERABA. Mathematical tools for data mining: set theory, partial orders, combinatorics. Second edition. London: Springer, [2014]. ISBN 978-1-4471-6406-7.
- doporučená literatura
- SKILLICORN, David B. Understanding complex datasets: data mining with matrix decompositions. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC Press, c2007. ISBN 978-1584888321.
- LAROSE, Daniel T. a Chantal D. LAROSE. Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining. 2nd edition. Wiley, 2014. ISBN 978-111-887357-1. Online: https://books.google.cz/books?id=UGu8AwAAQBAJ
- GUPTA, G.K. Introduction to Data Mining with Case Studies. Third ed. Delhi: PHI Learning Pvt., 2014. ISBN 978-81-203-5002-1. Dostupné také z: https://books.google.cz/books?id=fzB9BAAAQBAJ
- Výukové metody
- Lectures, discussions, exercises, case studies.
- Metody hodnocení
- • Credit – Project for credit • Exam – Written exam
- Vyučovací jazyk
- Angličtina
- Statistika zápisu (nejnovější)
- Permalink: https://is.slu.cz/predmet/fpf/zima2025/UINA504