Засоби роботи з великими даними (ІПЗ)
Тип: На вибір студента
Кафедра: системного проектування
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | ФеП-31 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | ФеП-31 |
Опис навчальної дисципліни
Курс розроблено для ознайомлення студентів з основими технологіями, обов’язкові для того, щоб розв’язувати типові задачі при роботі з великими даними.
У результаті вивчення даного курсу студент буде:
знати:
основні поняття, визначення і проблеми курсу; вимоги до постановки основних задач та інструментів роботи з великими даними; призначення й особливості застосування основних складових механізмів роботи з великими даними;
вміти:
володіти базовими знаннями Apache Hadoop, Pig, Apache Spark, ELK, EFK , HDFS, RabbitMQ, Kafka, ZeroMQ.
Рекомендована література
Основна література:
- Документація Apache Hadoop [Електронний ресурс] // Apache Hadoop. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://hadoop.apache.org/docs/stable/.
- Документація Apache Spark [Електронний ресурс] // Apache Spark. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://spark.apache.org/docs/latest/.
- Документація HBase [Електронний ресурс] // HBase. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://hbase.apache.org/book.html.
- RabbitMq [Електронний ресурс] // RabbitMq. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://www.rabbitmq.com/documentation.html.
Ifeyinwa A. A. Big Data and Business Analytics: Trends, Platforms, Success Factors and Applications / A. A. Ifeyinwa, H. N. Friday. – Nigeria: Abakaliki, 2019. – 30 с.