Big Data
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 223091-D |
Kod Erasmus / ISCED: |
11.3
|
Nazwa przedmiotu: | Big Data |
Jednostka: | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
Grupy: |
Elective courses for QEM - masters Major courses for AAB - masters Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-ZFP Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-ADA |
Punkty ECTS i inne: |
3.00 (zmienne w czasie)
|
Język prowadzenia: | angielski |
Efekty uczenia się: |
Wiedza: Student should know and understand data types concerning Big Data, Student should know technological elements and solutions concerning Big Data Student should know methods of data storage and querying with Big Data Student should know and understand analytic methods used with Big Data Student should know examples of business solutions concerning Big Data Umiejętności: Student should be able analyze unstructured data, Student should be able process and analyze stream data Student should be able introduce Big Data solutions to business problems. Kompetencje społeczne: Student should be able to communicate topics concerning Big data. Student should be able understand ethical aspects of Big data. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-02-15 - 2025-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | (brak danych) | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Within the subject the following topics will be discussed: technological elements of Big Data, data types, Big Data analytics, data streams processing, big data applications, data privacy and ethical issues. |
|
Pełny opis: |
The goal of these classes is to discuss topics concerning Big Data, Big Data analytics and technological solutions concerning Big Data. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Inc, O.M., 2012. Big Data Now: 2012 Edition 2. wyd., O'Reilly Media; Provost, F. & Fawcett, T., 2013. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, Sebastopol, CA: O'Reilly & Associates; Schutt, R. & O'Neil, C., 2013. Doing data science, Sebastopol, CA: O'Reilly. Literatura uzupełniająca: Minelli, M., 2013. Big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.; Prajapati, Vignesh 2013. Big Data Analytics with R and Hadoop, Packt Publishing Ltd. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin testowy: 50.00% projekty: 50.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-02-14 |
Przejdź do planu
PN WT LAB
LAB
LAB
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Zbigniew Gontar | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Within the subject the following topics will be discussed: technological elements of Big Data, data types, Big Data analytics, data streams processing, big data applications, data privacy and ethical issues. |
|
Pełny opis: |
The goal of these classes is to discuss topics concerning Big Data, Big Data analytics and technological solutions concerning Big Data. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Inc, O.M., 2012. Big Data Now: 2012 Edition 2. wyd., O'Reilly Media; Provost, F. & Fawcett, T., 2013. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, Sebastopol, CA: O'Reilly & Associates; Schutt, R. & O'Neil, C., 2013. Doing data science, Sebastopol, CA: O'Reilly. Literatura uzupełniająca: Minelli, M., 2013. Big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.; Prajapati, Vignesh 2013. Big Data Analytics with R and Hadoop, Packt Publishing Ltd. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin testowy: 50.00% projekty: 50.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2024-02-24 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | (brak danych) | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Within the subject the following topics will be discussed: technological elements of Big Data, data types, Big Data analytics, data streams processing, big data applications, data privacy and ethical issues. |
|
Pełny opis: |
The goal of these classes is to discuss topics concerning Big Data, Big Data analytics and technological solutions concerning Big Data. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Inc, O.M., 2012. Big Data Now: 2012 Edition 2. wyd., O'Reilly Media; Provost, F. & Fawcett, T., 2013. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, Sebastopol, CA: O'Reilly & Associates; Schutt, R. & O'Neil, C., 2013. Doing data science, Sebastopol, CA: O'Reilly. Literatura uzupełniająca: Minelli, M., 2013. Big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.; Prajapati, Vignesh 2013. Big Data Analytics with R and Hadoop, Packt Publishing Ltd. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin testowy: 50.00% projekty: 50.00% |
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)
Okres: | 2023-10-01 - 2024-02-23 |
Przejdź do planu
PN LAB
LAB
WT ŚR CZ LAB
PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | (brak danych) | |
Prowadzący grup: | Paweł Rubach | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
Skrócony opis: |
Within the subject the following topics will be discussed: technological elements of Big Data, data types, Big Data analytics, data streams processing, big data applications, data privacy and ethical issues. |
|
Pełny opis: |
The goal of these classes is to discuss topics concerning Big Data, Big Data analytics and technological solutions concerning Big Data. |
|
Literatura: |
Literatura podstawowa: Inc, O.M., 2012. Big Data Now: 2012 Edition 2. wyd., O'Reilly Media; Provost, F. & Fawcett, T., 2013. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking, Sebastopol, CA: O'Reilly & Associates; Schutt, R. & O'Neil, C., 2013. Doing data science, Sebastopol, CA: O'Reilly. Literatura uzupełniająca: Minelli, M., 2013. Big data, big analytics: emerging business intelligence and analytic trends for today's businesses, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.; Prajapati, Vignesh 2013. Big Data Analytics with R and Hadoop, Packt Publishing Ltd. |
|
Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin testowy: 50.00% projekty: 50.00% |
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.