Currículo
Big Data Tools and Analytics BDTA-DAB
Contextos
Groupo: Data Analytics for Business > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
4.0 (para cálculo da média)
Objectivos
1. Entender os conceitos fundamentais de sistemas operativos opensource e distribuídos 2. Ganhar conhecimentos do ecossistema do Big data 3. Habilidade para definir, implementar e gerir arquitecturas de big data 4. Entender e implementar as ferramentas de big data de acordo com o cenário apresentado
Programa
1. Introdução aos sistemas operativos opensource 2. Conceitos fundamentais de sistemas distribuídos e computação em nuvem 3. Conceitos fundamentais de big data 4. Arquitectura de big data 5. Ferramentas de big data para armazenamento e distribuição 6. Ferramentas de big data para pesquisa e análise 7. Ferramentas de big data para visualização
Método de Avaliação
Esta disciplina contém apresentações teóricas e práticas. Os alunos serão ensinados em salas com computadores e diferente software será apresentado e utilizado para resolução de problemas, sem negligenciar os aspectos teóricos fundamentais. A avaliação será através de trabalhos durante o semestre (50%) e através de exame individual (50%).
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 86.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Mining of massive datasets: Rajaraman, A., & Ullman, J. D. 2011 Cambridge University Press
- Understanding big data: Analytics for enterprise class hadoop and streaming data: Zikopoulos, P., & Eaton, C. 2011 McGraw-Hill Osborne Media
- Big data analytics: from strategic planning to enterprise integration with tools, techniques: Loshin, D 2013 NoSQL, and graph. Elsevier.
- Learning spark: lightning-fast big data analysis: Karau, H., Konwinski, A., Wendell, P., & Zaharia, M. 2015 O'Reilly Media, Inc.
- Spark: The definitive guide: Big data processing made simple: Chambers, B., & Zaharia, M. 2018 O'Reilly Media, Inc
- The definitive guide: White, T. 2012 O'Reilly Media, Inc.