„‘Big Data’ elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon” változatai közötti eltérés
| 29. sor: | 29. sor: | ||
===Zárthelyi=== | ===Zárthelyi=== | ||
| − | + | "A tárgy jegyének megszerzéséhez a ZH legalább elégséges teljesítése szükséges, valamint egy házi feladat elkészítése és megvédése. Az érdemjegyet a ZH illetve a házifeladat érdemjegyének átlagával számítjuk ki, a 0.5-re végződő eredményeket felfele kerekítjük. ZH a 8. vagy a 9. héten, pótZH és házifeladat bemutatása a 14. héten lesz." | |
== Segédanyagok == | == Segédanyagok == | ||
A lap 2013. szeptember 11., 20:00-kori változata
A tárgy célja, hogy megismertesse a hallgatókkal a big data elemzésére alkalmas módszereket és algoritmusokat, különös tekintettel a széles körben elterjedt nyílt forráskódú technológiákra. A példák és a házi feladatok a Hadoop keretrendszerhez és más hozzá kapcsolódó technológiákhoz nyújtanak gyakorlati ismereteket. A hallgatók képesek lesznek nagy adatok elemzésére alkalmas rendszerek megtervezésére, létrehozására és elemzési feladatok megvalósítására.
Tartalomjegyzék
Követelmények
- Jelenlét: Ajánlott mert nincs jegyzet
- NagyZH: TODO
- Házi: TODO
Számonkérések
Házifeladat
TODO
Zárthelyi
"A tárgy jegyének megszerzéséhez a ZH legalább elégséges teljesítése szükséges, valamint egy házi feladat elkészítése és megvédése. Az érdemjegyet a ZH illetve a házifeladat érdemjegyének átlagával számítjuk ki, a 0.5-re végződő eredményeket felfele kerekítjük. ZH a 8. vagy a 9. héten, pótZH és házifeladat bemutatása a 14. héten lesz."
Segédanyagok
A kurzusok anyagai a TMIT honlapján:
Tapasztalatok
2013/2014
TODO
