Big Data Computing

课程简介

1. 大数据介绍：不同维度V、挑战及应用领域。 2. 云计算基础：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）、桌面即服务（DaaS）、公有云、私有云及企业云。 3. 大数据计算：概念、平台、服务及工具 4. 大规模编程抽象：MapReduce及其开源实现Hadoop 5. 大规模数据处理框架：Apache Spark及其内置模块 6. 大规模数据库管理：NoSQL及其他工具，例如MongoDB、Google BigTable等 7. 大数据机器学习系统：方法及工具 8. 大数据可视化：数据类型及维度；视觉编码及感知 9. 大数据案例研究

学习目标

1. 向学生介绍大数据的概念及挑战； 2. 教授学生运用技能及工具管理及分析大数据。

先修要求

数据库系统、机器学习及数据分析知识优先。

教学模式

讲座、讨论及案例研究相结合的教学模式。课堂活动包括讲座及辅导课。