חזרה

סילבוס

מספר קורס 0572-5135-01

שם הקורס טכנולוגיות ומסדים לנתוני עתק Big Data

יחידה אקדמית הפקולטה להנדסה ע"ש איבי ואלדר פליישמן -
הנדסה תעשייה

מרצה פרופ' ארז שמואליצרו קשר

צור קשר דוא"ל: shmueli@tauex.tau.ac.il

שעות קבלה בתאום מראשבניין: וולפסון - הנדסה מכנית , חדר: 418

אופן ההוראה שיעור

שעות סמסטריאליות 2

סמסטר ב' תשפ"א

יום ג

שעות 15:00-17:00

בניין

חדר

אין סילבוס

תוכן הקורס ומטרתו

נק"ז: 2
שעות הרצאה: 2
דרישות קדם: ניתוח נתונים סטטיסטי, הנדסת מערכות מידע, מחסני נתונים

איסוף, עיבוד וניתוח נתונים במימדי ענק, מגמה המכונה בשם Big Data, היא ללא ספק הדלק שמניע שירותים וירטואליים רבים כגון: פייסבוק, גוגל, אמזון ונטפליקס. נתונים אלה מביאים איתם הבטחות רבות, לא רק ברמת המשתמש שעליו נאסף המידע (פרודוקטיביות, הנאה, קישור למשתמשים אחרים ועוד.), אלא גם לנחלת הכלל (בתחומי השיווק, הבריאות, התחבורה ועוד.). במקביל, יכולות העיבוד של מחשבים משתפרות תמידית ואפשרויות האחסון נהיות זולות יותר מיום ליום.
קורס זה סוקר טכנולוגיות עיקריות לאחסון, עיבוד וניתוח נתוני ענק. במהלך הקורס ייסקרו מערכות לניהול בסיסי נתונים המותאמות לעבודה עם נתוני ענק (Distributed RDBMS, NoSQL DBMS) תוך כדי התמקדות בתכונותיהן המאפשרות התאמה זאת. ייסקרו מערכת מבוזרת לאחסון קבצים (HDFS), כלים לעיבוד מקבילי (MapReduce, Spark) ומספר הרחבות המאפשרות הרצת SQL מעל נתוני עתק (Impala, Hive). ינותחו אלגוריתמי למידת מכונה המאפשרים מקבול (SVM, k-Means, kNN) ויתוארו מספר טכניקות לניתוח רשתות חברתיות (SNA - גרפים, תכונות של גרפים, חלוקה של גרפים ועוד).

הסילבוס המפורט מפורסם לתלמידי הקורס בלבד

מטלות הקורס

בחינה סופית

ייתכנו מטלות נוספות
רשימת המטלות המלאה תופיע בסילבוס המפורט של הקורס.

קורסי קדם נדרשיםניתוח נתונים סטטיסטי (05713137) +הנדסת מערכות מידע (05712123) +הנדסת נתוני עתק (05714172)

דרישות קדם ספציפיות בקורס בהתאם לתוכנית הלימודים הנלמדת,
מופיעות בדף הידיעון של התוכנית