Информациски системи и големи податоци

Објавено: октомври 23, 2019

1.    Наслов на наставниот предмет

Информациски системи и големи податоци

2.    Код

3ФЕИТ07Л009

3.    Студиска програма

КТИ, ТКИИ

4.    Организатор на студиската програма

Факултет за електротехника и информациски технологии

5.    Степен

Прв циклус студии

6.    Академска година/семестар

III/6, IV/8

7.    Број на ЕКТС

6.00

8.    Наставник

Д-р Сања Велева

9.    Предуслов за запишување на предметот

 

10.    Цели на предметната програма (компетенции): Работа со дистрибуирани бази на податоци. Фрагментација на БП. Работа со големи податоци. По завршување студентот ќе може да креира податочни фрагменти и да креира, анализира и работи со големи податоци.

11.    Содржина на програмата: Вовед во големи Бази на податоци. Дистрибуираност на податоци. Концепти, предности и недостатоци на дистрибуирани податоци. Креирање на дистрибуираност. Дистрибуираност на податоци со помош на делење со селекција (хоризонтално).  Дистрибуираност на податоци со помош на делење со проекција (вертикално).  Начин на пристап и обработка на прашања при дистрибуираост на податоци. Дизајнирање на БП според дистрибуираност на податоци. Прилагодување на БП според барања.  Начини на оптимизирање на БП според прашањата. Оптимизирање по локалност. Вовед во складишта на податоци. Дефинирање и концепт на складишта.   Работа со OLAP и OLTP. Типови на складишта на податоци. Моделирање на складишта. Ѕвезда и снегулка шема. Објектни бази на податоци. Чисто-објектни бази на податоци. Објектен модел. Објектно-релациони бази на податоци. Мапирање од SQL во ОРБП. Податочно рударење на големи податоци. Алгоритми од машинско учење и ВИ. Анализа на големи податоци. Поврзани големи податочни структури. Анализа преку графови.

12.    Методи на учење: Предавања, аудиториски и лабораториски вежби

13.    Вкупен расположив фонд на часови

2 + 2 + 1 + 0

14.    Распределба на расположивото време

180

15.    Форми на наставните активности

15.1. Предавања – теоретска настава

30

15.2. Вежби, семинари, тимска работа

45

16.    Други форми на активност

16.1. Проектни задачи

25

16.2. Самостојни задачи

20

16.3. Домашно учење

60

17.    Начини на оценување

17.1. Тестови

10

17.2. Семинарска работа/проект

10

17.3. Активност и учење

0

17.4. Завршен испит

80

18.    Критериуми за оценување

до 50 бодови

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бодови

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бодови

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бодови

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бодови

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бодови

10 (десет) (A)

19.    Услов за потпис и полагање на завршен испит

Лабораториски вежби и завршен проект

20.    Јазик на кој се изведува наставата

Македонски и Англиски

21.    Метод на следење на квалитетот на наставата

Интерна евалуација и анкети

22.    Литература

22.1. Задолжителна литература

Бр.

Автор

Наслов

Издавач

Година

1

Ralph Stair, George Reynolds

Fundamentals of information systems

Course Technology

2015

2

Anand Jarajaman, Jerffrey Ullman

Mining of massive datasets

Cambridge

2011

3

Jimmy Lin, Chris Dyer

Data-Intensive Text Processing with MapReduce

Morgan and Claypool

2010