Preskoči na glavni sadržaj

Veliki podatci

ISVU: 255266•5 ECTS•Zimski semestar

Osnovne informacije

Organizacijska jedinica
Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti
Satnica
  • Predavanja: 15 sati
  • Seminar: 30 sati

Nastavnici

Cilj

Upoznati studente s osnovnim konceptima velikih podataka s naglaskom na spajanje i prikaz podataka iz različitih baza podataka.

Sadržaj

  1. Početak: kako smo došli do velikih podataka; datafikacija i prikupljanje podataka
  2. Izvori velikih podataka: strojevi
  3. Izvori velikih podataka: ljudi i institucije
  4. Grobnice podataka, podatkovni ispušni plinovi, spajanje različitih skupova podataka;
  5. Osnovne karakteristike velikih podataka
  6. Dodatne karakteristike velikih podataka
  7. Vrijednost u velikim podatcima
  8. Podatkovna znanost i podatkovni znanstvenik
  9. Strategija velikih podataka
  10. Proces analize velikih podataka
  11. Rudarenje podataka
  12. Prediktivna analitika
  13. Etička pitanja i zaštita u doba velikih podataka
  14. Dark Data
  15. Osnove sustava velikih podataka i programiranje

Ishodi učenja

  1. Nabrojati, opisati i identificirati različite izvore velikih podataka;
  2. objasniti sve karakteristike velikih podataka i obrazložiti kako svaka od njih utječe na prikupljanje, nadzor, pohranu, analizu i izvještavanje;
  3. promišljati o etičnosti izrade modela koji koriste velike podatke;
  4. razlikovati i primijeniti algoritme grupiranja, klasificiranja i predlaganja.

Metode podučavanja

predavanja, seminari i radionice, mješovito e-učenje, samostalni zadaci, multimedija i mreža

Metode ocjenjivanja

pohađanje nastave, eksperimentalni rad, esej, kolokvij, projekt, istraživanje, seminarski rad, pismeni ispit, usmeni ispit

Obavezna literatura

  1. Jules J. Berman: Principles of big data: preparing, sharing, and analyzing complex information, 2013.
  2. Thomas H. Davenport: Big data at work: dispelling the myths, uncovering the opportunities, 2014.
  3. Jared Dean: Big data, data mining and machine learning: value creation for business leaders and practitioners, 2014.
  4. S. Haag & M. Cummings: Management Information Systems for the Information Age - [Poglavlja: 1-9], 2013.
  5. Kristina Kocijan: Big data: kako smo došli do velikih podataka i kamo nas oni vode, 2014
  6. C. O'Neil: Weapons of math destruction : how big data increases inequality and threatens democracy, 2016.
  7. Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier: Big data: a revolution that will transform how we live, work and think, 2013.
  8. Phil Simon: Too big to ignore: the business case for big data, 2013.

Dopunska literatura

  1. John W. Foreman: Data Smart: using dana science to transform information into insight, 2014.
  2. Guy Harrison: Next generation databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data, 2015.
  3. Rob Kitchin: The Data Revolution, 2014.
  4. Davis Kord, Doug Patterson: Ethics of big data, 2012.
  5. J. Pearl & D. MacKenzie. The Book of Why: the New Science of Cause and Effect, 2019.
  6. Rick Smolan, Jennifer Erwitt: The human face of big data, 2012.
  7. Pete Warden: Big data Glossary, 2011.