Navigacija

13M111SIBP - Softversko inženjerstvo velikih baza podataka

Specifikacija predmeta
Naziv Softversko inženjerstvo velikih baza podataka
Akronim 13M111SIBP
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
    Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
    Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
    Uslovljnost drugim predmetima Baze podataka
    Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da studenti sagledaju karakteristike i rešenja savremenih izazova u oblasti skladištenja i analitičkog procesiranja velikih i kompleksnih strukturiranih i nestrukturiranih skupova podataka.
    Ishodi učenja (stečena znanja) Osposobljavanje za rad u najsavremenijim DB tehnologijama (NoSQL, NotOnlySQL, LogicalDataWarehouse, InMemoryComputing i BigData), koje čine osnovu razvoja IoT, Cloud, SmartMachines, BYOD tehnologija budućnosti. Studenti će biti osposobljeni da sagledaju izazove dizajna velikih baza podataka, dizajniraju i implementiraju praktične primere korišćenjem komercijalno raspoloživih alata.
    Sadržaj predmeta
    Sadržaj teorijske nastave Taksonomija: Modeli i arhitekture velikih DB: NoSQL, NotOnlySQL, LogicalDataWarehouse, InMemoryComputing, BigData. Integracija: language-oriented (embedded SQL); driver-oriented (ODBC, JDBC) (architectures, driver types, application scenarios); component-based; SOA integration; Web Services; agent-based; IoT, Cloud, SmartMachines, BYOD tehnologije budućnosti. Korišćenje AMDD razvojne metodologije.
    Sadržaj praktične nastave Identifikovanje izazova dizajna koristeći Agile MDD (AMDD) razvojnu metodologiju. Analiziraće se i komercijalno raspoloživi sistemi NoSQL (mongoDB, Cassandra, Hypertable,CouchDB) i BigData (Hadoop, ApacheSpark). Na kraju, studenti će samostalno evaluirati i klasifikovati velike i kompleksne skupove podataka, dizajnirati i implementirati praktične primere korišćenjem komercijalno raspoloživih alata.
    Literatura
    1. Modern Database Management (10th Edition) by Jeffrey A. Hoffer, V. Ramesh, and Heikki Topi (Hardcover - Jul 29, 2010)
    2. Tiwari S, „Professional NoSQL“, John Wiley & Sons, Inc., SAD, 2011
    3. Sangeetha, S., & Sreeja, A. K. (2015). No Science No Humans, No New Technologies No changes" Big Data a Great Revolution.
    4. NoSQL Databases by Christof Strauch https://www.christof-strauch.de/nosqldbs.pdf
    5. Bernard Marr, Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things Paperback – 2017
    Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
    Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
    2 2 1
    Metode izvođenja nastave Predavanja i auditorne vežbe se drže uz elektronske prezentacije. Na predavanjima se uvode teorijski koncepti, dok se na auditornim i laboratorijskim vežbama uvežbava primena komercijalnih alata. Studenti samostalno izrađuju odabrani projekat.
    Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
    Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
    Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 30
    Praktična nastava 0 Usmeni ispit 0
    Projekti 70
    Kolokvijumi 0
    Seminari 0