en pt fr fi hu fi fi fi fi fi fr fi en fr ceb fi de fi fi fi fi fi fi fi fi fi pt fi de fi pl fi fi fr fi nl fi fi fi fr fi fi fi fi fi en fi en en fi en fi en fi en fi en fi en en en fi fi fi fi en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en en fr en de en es fi sv it en en de en es en fi fr it fr vo de en es en fi de it fr en de en es en fi de en de en de en es fi fr en fr en de en es fi fr en fr en de en es fi fr en fr en de en es fi sv en fr en de en es fi fi fi en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en en fr ro de en es fi sv en en ro de en es fi fr en de ro de en es fi de en fr ro de en es fi de en fr ro de en es fi fr en fr ro de en es fi fr en fr ro de en es fi fi fi fi en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en fi en ilo de en es fi sv fi fr ilo de en es fi fr fi de ilo de en es fi de fi fr ilo de en es fi de fi fr ilo de en es fi fr fi fr ilo de en es fi fr fi fr ilo de en es fi
TIES438 Big Data Engineering, 5 op - Korppi
Kurssille ei voida ilmoittautua, koska se on jo vanhennettu.
Kurssin ilmoittautumisaika päättyi 22.11.15 klo 23:59.
Kurssille ilmoittautuneet järjestetään ilmoittautumisjärjestyksen mukaan. Lisätietoja jonotuksesta.
Ilmoittautuminen voidaan perua 25.11.2015 klo 00:00 mennessä.
opetuskielet: English; suorituskielet: English
40 (Jonotuskäytännöstä johtuen kurssille voidaan ilmoittautua, vaikka maksimi osallistujamäärä ylittyisikin.);
Also the students whose rank is higher than 40 should come to the first lecture.
During the course multiple facets related to the Big Data phenomenon will be studied. First, students will get introduced to large data sets and streaming data. Then, example storage solutions and processing algorithms will be studied. Finally, we will look into hardware considerations and apply the theory on real world datasets related to news, wikipedia, brain analysis, biology, chemistry, etc.
Students who wish to work on a problem specific to their own research should discuss this with the teacher at the beginning of the course.
After completion of this course the students will understand the concepts related to, and the intrinsic characteristics of big amounts of data. The student will then be able to evaluate algorithms and technology to deal with problems in which big amounts of data are involved.
The student should know how to program (at least programming 2) and be familiar with  algorithms, data structures and computational complexity. Further, the student should have notion of sets, probability theory, linear algebra, and statistics.
Students should attend the lectures and read the assigned materials. Further, the implementation of algorithms is intended to assist the students in their understanding of the course content.
The course is completed by implementing the assigned tasks. A small part of the evaluation is done by quizzes during the lectures.
Mining massive data sets - Anand Rajaraman, Jure Leskovec, Jeffrey D. Ullman free download from http://www.mmds.org/
Optional: Motwani, and Raghavan. Randomized Algorithms. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1995. ISBN: 0521474655. (available in JYU trough EBSCOhost https://jyu.finna.fi/Record/jykdok.1485577 )
The online course https://www.coursera.org/course/mmds overlaps partially with the course.
[Tiivistä opetusryhmien aika- ja paikkatiedot]
Luento [ryhmien tarkat tiedot ja ilmoittautuminen]
Luento 1 [ryhmätiedot ja ilmoittautuminen]; ilmoittautuneita 49, maksimi 40
ilm.aika: 17.6.2015 00:00 - 22.11.2015 23:59
Auditorium 3 Managing with Big Data “at rest”
Auditorium 2 Managing with Big Data “at rest” (Cont.)
Auditorium 1 Managing with streaming Big Data
Luento 2 [ryhmätiedot ja ilmoittautuminen]; ilmoittautuneita 49, maksimi 40
ilm.aika: 17.6.2015 00:00 - 22.11.2015 23:59
Demo [ryhmien tarkat tiedot ja ilmoittautuminen]
Demo 1 [ryhmätiedot ja ilmoittautuminen]; ilmoittautuneita 49, maksimi 40
ilm.aika: 17.6.2015 00:00 - 22.11.2015 23:59