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 en fi en en fi en fi en fi en fi en fi en en en fi fi fi de en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en ru fr ro de zh es fi sv ru fr jbo de zh es fi fr ru fr ilo de zh es fi de ru fr en de zh es fi de ru fr ilo de zh es fi fr ru fr vo de zh es fi fr en fr en de zh es fi fi fi de en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en fi fr jbo de en es fi sv fi fr ilo de en es fi fr fi fr en de en es fi de fi fr ro de fr es fi de fi fr ilo de en es fi fr fi fr vo de en es fi fr fi fr ro de zh es fi fi fi fi en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en fi fr ro de en es fi fi fi en fi fi fi sv eo fi fi tr fi en fi fr vo de zh es fi
TIES438 Big Data Engineering, 5 op - Korppi
Kurssille ei voida ilmoittautua, koska se on jo vanhennettu.
Kurssin ilmoittautumisaika päättyi 1.12.17 klo 23:59.
Kurssille ilmoittautuneet järjestetään ilmoittautumisjärjestyksen mukaan. Lisätietoja jonotuksesta.
Ilmoittautuminen voidaan perua 8.12.2017 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.
Please note that participating in demos is not obligated.
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]
Intensive lectures [ryhmätiedot ja ilmoittautuminen]; ilmoittautuneita 36, maksimi 40
ilm.aika: 17.10.2017 00:00 - 1.12.2017 23:59
Demo [ryhmien tarkat tiedot ja ilmoittautuminen]
Demo [ryhmätiedot ja ilmoittautuminen]; ilmoittautuneita 36, maksimi 40
ilm.aika: 17.10.2017 00:00 - 1.12.2017 23:59
Tentti [ryhmien tarkat tiedot ja ilmoittautuminen]
Tentti 16.2.2018 [tenttiin ilmoittautuminen]; maksimi 200
ilm.aika: 5.2.2018 00:00 - 12.2.2018 16:00
Ag Auditorio 1, Martti Ahtisaari -sali
Tentti 14.3.2018 (uusinta) [tenttiin ilmoittautuminen]; ilmoittautuneita 2, maksimi 200
ilm.aika: 1.3.2018 00:00 - 9.3.2018 16:00
Ag Auditorio 1, Martti Ahtisaari -sali