Vyučující
|
-
Prokopová Zdenka, doc. Ing. CSc.
-
Sysel Martin, doc. Ing. Ph.D.
-
Šilhavý Petr, doc. Ing. Ph.D.
|
Obsah předmětu
|
NoSQL databáze - principy NoSQL databází, typy NoSQL databází, představitelé NoSQL databází (MongoDB, HBase, atd.). Relační vs. NoSQL databáze - výhody a nevýhody relačních a NoSQL databází, kritéria výběru vhodné databáze tj. schéma databáze, zpracování dat, škálovatelnost databáze, konzistence dat a licenční politika. Business Intelligence - zpracování a analýza velkých objemů dat za účelem získání informací, resp. znalostí potřebných především pro proces rozhodování. Datové sklady, ETL proces, metody budování datových skladů, proces OLAP s vysvětlením a znázorněním multidimenzionální OLAP kostky. Dolování dat, vybrané metody a procesní schéma dolování dat. Big Data - definice Big Dat a jejich rozdělení. Technologie pro distribuované zpracování dat - Hadoop, HDFS, YARN, MapReduce, Hive, Sark, Impala.
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming), Metody práce s textem (učebnicí, knihou), Individuální práce studentů, E-learning
- Příprava na zkoušku
- 270 hodin za semestr
|
Předpoklady |
---|
Odborné znalosti |
---|
Znalosti z oblasti relačních databázových systémů. |
Znalosti z oblasti relačních databázových systémů. |
Výsledky učení |
---|
formulovat požadavky na vhodný databázový systém |
formulovat požadavky na vhodný databázový systém |
shrnout výhody a nevýhody různých databázových systému |
shrnout výhody a nevýhody různých databázových systému |
posoudit vhodnost volby konkrétního databázového systému |
posoudit vhodnost volby konkrétního databázového systému |
argumentovat použití distribuovaného zpracování dat |
argumentovat použití distribuovaného zpracování dat |
formulovat požadavky pro analýzu Big data |
formulovat požadavky pro analýzu Big data |
Odborné dovednosti |
---|
naplánovat postup řešení problému ukládání a manipulace Big Dat |
naplánovat postup řešení problému ukládání a manipulace Big Dat |
porovnat výhody a nevýhody konstrukčních řešení |
porovnat výhody a nevýhody konstrukčních řešení |
konstruovat návrh vybraného databázového řešení |
konstruovat návrh vybraného databázového řešení |
realizovat distribuované zpracování dat |
realizovat distribuované zpracování dat |
navrhnout a realizovat analýzu Big data |
navrhnout a realizovat analýzu Big data |
Vyučovací metody |
---|
Odborné znalosti |
---|
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming) |
Individuální práce studentů |
Metody práce s textem (učebnicí, knihou) |
E-learning |
Metody práce s textem (učebnicí, knihou) |
Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming) |
E-learning |
Individuální práce studentů |
Hodnotící metody |
---|
Esej |
Ústní zkouška |
Ústní zkouška |
Známkou |
Esej |
Analýza prezentace studenta |
Analýza prezentace studenta |
Známkou |
Doporučená literatura
|
-
CELKO, Joe. Joe Celko's analytics and OLAP in SQL.. San Francisco, 2006. ISBN 0-12- 369512-0.
-
DEKA, Ganesh Chandra. NoSQL: database for storage and retrieval of data in cloud.. Boca Raton, 2017. ISBN 978-1498784368.
-
ERL, Thomas, KHATTAK, Wajid. Big Data Fundamentals: Concepts Drivers: Con-cepts, Drivers and Techniques.. India, 2016. ISBN 978-933-257507-3.
-
HARRISON, Guy. Next generation databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data.. New York, 2015. ISBN 978-1-48421-330-8.
-
HILLS, Ted. NoSQL and SQL data modeling.. Basking Ridge, NJ, 2016. ISBN 9781634621090.
-
CHODOW, Kristina. MongoDB: The Definitive Guide.. 2013. ISBN 978-9-351-10269-4.
-
MARZ, Nathan a James WARREN. Big data: principles and best practices of scalable real-time data systems.. New York, 2015. ISBN 978-1-61729-034-3.
-
WHITE, Tom. Hadoop: the definitive guide.. Beijing, 2015. ISBN 978-1-491-90163-2.
|