Big Data Analytics, 6 hp

Big Data Analytics, 6 credits

TDDE31

Huvudområde

Informationsteknologi Datateknik Datavetenskap

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Programkurs

Examinator

Olaf Hartig

Studierektor eller motsvarande

Patrick Lambrix

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 42 h
Rekommenderad självstudietid: 118 h

Tillgänglig för utbytesstudenter

Ja
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Period Block Språk Ort VOF
6CDDD Civilingenjör i datateknik 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CDDD Civilingenjör i datateknik (AI och maskininlärning) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CDDD Civilingenjör i datateknik (Medicinsk informatik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIII Civilingenjör i industriell ekonomi 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, franska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, franska (Teknisk inriktning Datateknik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, japanska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, japanska (Teknisk inriktning Datateknik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, kinesiska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, kinesiska (Teknisk inriktning Datateknik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, spanska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, spanska (Teknisk inriktning Datateknik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, tyska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIEI Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell, tyska (Teknisk inriktning Datateknik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CIII Civilingenjör i industriell ekonomi (Teknisk inriktning Datateknik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CITE Civilingenjör i informationsteknologi 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CITE Civilingenjör i informationsteknologi (AI och maskininlärning) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CITE Civilingenjör i informationsteknologi (Medicinsk informatik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CMJU Civilingenjör i mjukvaruteknik 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CMJU Civilingenjör i mjukvaruteknik (AI och maskininlärning) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CMJU Civilingenjör i mjukvaruteknik (Medicinsk informatik) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYY Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, franska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, franska (Datadriven analys och maskinintelligens) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, japanska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, japanska (Datadriven analys och maskinintelligens) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, kinesiska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, kinesiska (Datadriven analys och maskinintelligens) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, spanska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, spanska (Datadriven analys och maskinintelligens) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, tyska 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, tyska (Datadriven analys och maskinintelligens) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6CYYY Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik (Datadriven analys och maskinintelligens) 8 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6MICS Computer Science, masterprogram 2 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6MICS Computer Science, masterprogram (Artificiell intelligens och data mining) 2 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V
6MMAT Matematik, masterprogram 2 (VT 2021) 2 3 Engelska Linköping V

Huvudområde

Informationsteknologi, Datateknik, Datavetenskap

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1X

Kursen ges för

  • Masterprogram i datavetenskap
  • Civilingenjör i datateknik
  • Civilingenjör i industriell ekonomi - internationell
  • Civilingenjör i industriell ekonomi
  • Civilingenjör i informationsteknologi
  • Civilingenjör i mjukvaruteknik
  • Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell
  • Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik
  • Masterprogram i matematik

Rekommenderade förkunskaper

Grundläggande databaskurs. Data mining eller maskininlärning. 

Lärandemål

Efter avslutad kurs skall den studerande på en avancerad nivå kunna:
- samla och lagra Big Data i en distribuerad datormiljö
- genomföra grundläggande förfrågningar till en databas som opererar på ett distribuerat filsystem
- redovisa grundläggande principer för parallella beräkningar
- använda MapReduce begreppet för att parallellisera vanliga databearbetningsalgoritmer
- redovisa hur vanliga maskininlärningsmodeller bör modifieras för att bearbeta Big Data
- använda redskap för maskininlärning av Big Data

Kursinnehåll

Kursen fokuserar på huvudbegrepp och huvudredskap för lagring, bearbetning och analys av Big Data som är nödvändiga för ett professionellt arbete och forskning inom dataanalys. 

- Introduktion till Big Data: begrepp och verktyg
- Grundläggande principer av parallella beräkningar
- Filsystem och databaser för Big Data
- Förfrågningar för Big Data
- Resurshantering i en klustermiljö
- Parallella beräkningar för Big Data
- Maskininlärning för Big Data

Undervisnings- och arbetsformer

Kursen består av föreläsningar och laborationer. Föreläsningarna behandlar teori, begrepp och metoder.  Laborationerna ger praktisk erfarenhet i hantering av big data.
 

Examination

TEN1Skriftlig tentamen3 hpU, 3, 4, 5
LAB1Laborationer3 hpU, G

Betygsskala

Fyrgradig skala, LiU, U, 3, 4, 5

Kurslitteratur

Artikelsamling.

Övrig information

Fortsättningskurser/kompletterande kurser: Svensk översättning saknas

Institution

Institutionen för datavetenskap

Studierektor eller motsvarande

Patrick Lambrix

Examinator

Olaf Hartig

Kurshemsida och andra länkar

http://www.ida.liu.se/~TDDE31/

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 42 h
Rekommenderad självstudietid: 118 h

Kurslitteratur

Övrigt

  • Artikelsamling 2018.
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
TEN1 Skriftlig tentamen 3 hp U, 3, 4, 5
LAB1 Laborationer 3 hp U, G

Övrigt

Artikelsamling 2018.
I = Introducera, U = Undervisa, A = Använda
I U A Moduler Kommentar
1. ÄMNESKUNSKAPER
1.1 Kunskaper i grundläggande (motsvarande G1X) matematiska och naturvetenskapliga ämnen
X
Grundläggande matematiska begrepp
1.2 Kunskaper i grundläggande (motsvarande G1X) teknikvetenskapliga ämnen
X
X
LAB1
TEN1
Programmering, modellering, databasteknik
1.3 Fördjupade kunskaper (motsvarande G2X), metoder och verktyg inom något/några teknik- och naturvetenskapliga ämnen
X
X
LAB1
TEN1
databaser, parallelprogrammering, maskininlärning
1.4 Väsentligt fördjupade kunskaper (motsvarande A1X), metoder och verktyg inom något/några teknik- och naturvetenskapliga ämnen

                            
1.5 Insikt i aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete

                            
2. INDIVIDUELLA OCH YRKESMÄSSIGA FÄRDIGHETER OCH FÖRHÅLLNINGSSÄTT
2.1 Analytiskt tänkande och problemlösning
X
X
LAB1
TEN1
Modellering, algoritmdesign
2.2 Experimenterande och undersökande arbetssätt samt kunskapsbildning
X
X
LAB1
Datorlaborationer
2.3 Systemtänkande
X
X
LAB1
TEN1
Utifrån ett problem välja modell och lösning
2.4 Förhållningssätt, tänkande och lärande
X
X
LAB1
TEN1
Kreativt och kritiskt tänkande
2.5 Etik, likabehandling och ansvarstagande
TEN1

                            
3. FÖRMÅGA ATT ARBETA I GRUPP OCH ATT KOMMUNICERA
3.1 Arbete i grupp
X
LAB1
Laborationer i grupp
3.2 Kommunikation
X
LAB1
Skriftlig rapport för varje laboration
3.3 Kommunikation på främmande språk
Kursern ges på engelska
4. PLANERING, UTVECKLING, REALISERING OCH DRIFT AV TEKNISKA PRODUKTER OCH SYSTEM MED HÄNSYN TILL AFFÄRSMÄSSIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
4.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling
X
LAB1
Laborationsdata  från SMHI
4.2 Företags- och affärsmässiga villkor

                            
4.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera utveckling av produkter och system
X
X
LAB1
TEN1
Modelering
4.4 Att konstruera produkter och system
X
X
LAB1
algoritmdesign
4.5 Att realisera produkter och system
X
X
LAB1
implementation
4.6 Att ta i drift och använda produkter och system

                            
5. PLANERING, GENOMFÖRANDE OCH PRESENTATION AV FORSKNINGS- ELLER UTVECKLINGSPROJEKT MED HÄNSYN TILL VETENSKAPLIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
5.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling för kunskapsutveckling

                            
5.2 Ekonomiska villkor för kunskapsutveckling

                            
5.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera forsknings- eller utvecklingsprojekt

                            
5.4 Att genomföra forsknings- eller utvecklingsprojekt

                            
5.5 Att redovisa och utvärdera forsknings- eller utvecklingsprojekt

                            

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.