Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza danych w czasie rzeczywistym 222890-D
Laboratorium (LAB) Semestr letni 2023/24

Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)

Liczba godzin: 20
Limit miejsc: (brak limitu)
Zakres tematów:

Modelowanie, uczenie i predykcja w trybie wsadowym (offline learning) i przyrostowym (online learning). Problemy przyrostowego uczenia maszynowego.

Modele przetwarzania danych w Big Data. Od plików płaskich do Data Lake. Mity i fakty przetwarzania danych w czasie rzeczywistym

Systemy NRT (near real-time systems), pozyskiwanie danych, streaming, analityka.

Algorytmy estymacji parametrów modelu w trybie przyrostowym. Stochastyczny spadek po gradiencie.

Współczesne architektury aplikacji do przetwarzania danych strumieniowych

Przygotowanie mikroserwisu z modelem ML do zastosowania produkcyjnego.

Przetwarzanie ustrukturyzowanych i niestrukturyzowanych danych w języku Python. Funkcyjne i Obiektowe łączenie z RDB i NoSQL

Agregacje i raportowanie w bazach NoSQL (na przykładzie bazy MongoDB).

Podstawy obiektowego programowania w Pythonie w analizie regresji liniowej, logistycznej oraz sieci neuronowych z wykorzystaniem biblioteki sklearn, TensorFLow i Keras

Architektura IT przetwarzania strumieniowego. Przygotowanie środowiska Apache Spark i Jupyter notebook z wykorzystaniem narzędzia docker. Analizy danych z serwisu Twitter.

Analiza 1 Detekcja wyłudzeń w transakcjach płatniczych z wykorzystaniem środowiska SPARK .Cz 1.

Analiza 1 Detekcja wyłudzeń w transakcjach płatniczych z wykorzystaniem środowiska SPARK i Kafka Cz. 2

Środowisko Microsoft Azure Databricks. Detekcja anomalii i wartości odstających w logowanych zdarzeniach sieci Ethernet.

Narzędzia SAS ESP do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym Cz 1.

Narzędzia SAS ESP do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym Cz 2.

Grupy zajęciowe

zobacz na planie zajęć

Grupa Termin(y) Prowadzący Akcje
11 każdy poniedziałek, 8:00 - 9:40, budynek C, sala 2D komp
Sebastian Zając szczegóły
12 każdy poniedziałek, 9:50 - 11:30, budynek C, sala 2D komp
Sebastian Zając szczegóły
13 każdy poniedziałek, 11:40 - 13:20, budynek C, sala 2D komp
Sebastian Zając szczegóły
14 każdy wtorek, 11:40 - 13:20, Dom Studenta nr 1 Sabinki, sala 16 komp
Sebastian Zając szczegóły
15 każdy wtorek, 13:30 - 15:10, Dom Studenta nr 1 Sabinki, sala 16 komp
Sebastian Zając szczegóły
16 każdy wtorek, 15:20 - 17:00, Dom Studenta nr 1 Sabinki, sala 16 komp
Sebastian Zając szczegóły
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0