„‘Big Data’ elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon” változatai közötti eltérés
32. sor: | 32. sor: | ||
===Zárthelyi=== | ===Zárthelyi=== | ||
TODO | * Előrevetíti: konkrét elemzési feladat (pl átlag) megvalósítása mapredben. Akármilyen nyilazós sémás dologgal is megoldható nem kell java kódot írni | ||
* TODO | |||
== Segédanyagok == | == Segédanyagok == |
A lap 2013. október 2., 11:24-kori változata
A tárgy célja, hogy megismertesse a hallgatókkal a big data elemzésére alkalmas módszereket és algoritmusokat, különös tekintettel a széles körben elterjedt nyílt forráskódú technológiákra. A példák és a házi feladatok a Hadoop keretrendszerhez és más hozzá kapcsolódó technológiákhoz nyújtanak gyakorlati ismereteket. A hallgatók képesek lesznek nagy adatok elemzésére alkalmas rendszerek megtervezésére, létrehozására és elemzési feladatok megvalósítására.
Követelmények
- Jelenlét: Ajánlott mert nincs jegyzet
- NagyZH: TODO
- Házi: TODO
"A tárgy jegyének megszerzéséhez a ZH legalább elégséges teljesítése szükséges, valamint egy házi feladat elkészítése és megvédése. Az érdemjegyet a ZH illetve a házifeladat érdemjegyének átlagával számítjuk ki, a 0.5-re végződő eredményeket felfele kerekítjük. ZH a 8. vagy a 9. héten, pótZH és házifeladat bemutatása a 14. héten lesz."
Számonkérések
Házifeladat
TODO
Zárthelyi
- Előrevetíti: konkrét elemzési feladat (pl átlag) megvalósítása mapredben. Akármilyen nyilazós sémás dologgal is megoldható nem kell java kódot írni
- TODO
Segédanyagok
A kurzusok anyagai a TMIT honlapján:
Tapasztalatok
2013/2014
A tárgy először 2013/2014 őszén került meghirdetésre. TODO