Big Data ve výuce VŠE
| Název práce: | Big Data ve výuce VŠE |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Dlabalová, Kristýna |
| Typ práce: | Bakalářská práce |
| Vedoucí práce: | Novotný, Ota |
| Oponenti práce: | Pour, Jan |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Obsahem bakalářské práce je především problematika v oblasti big data. Práce je rešeršního charakteru a klade si za cíl podat komplexní obraz o big data. Je rozdělena do čtyř hlavních částí, první část se zabývá především pojmem big data a jeho významem. Zde je blíže specifikováno, čím se big data liší od tradičních dat a jakou hodnotu skrývají pro firmy. Součástí je také alternativní využití datových skladů, za pomoci ETL procedur. Další část odkrývá technologickou stránku big data, včetně systému Hadoop a IBM Big Insights. Uvádím zde podrobnější popis systému Hadoop, zahrnující především programovací model Map Reduce, souborový systém Hadoop (HDFS), včetně programovacích jazyků Pig, Hive a Jaql. Nechybí ani srovnání databází relačních a nerelačních, spolu se závěrečným porovnáním výhod a nevýhod systému Hadoop. V třetí části je uveden podnikatelský pohled na big data, krátká historie a příklady z praxe. Závěrečnou součástí práce je zhodnocení výuky big data na univerzitách, či možnost online kurzů. Dále jsou uvedena pracovní uplatnění v oboru. A na úplný závěr je navržen sylabus pro možný budoucí kurz na VŠE. |
| Klíčová slova: | Map Reduce; Open source; Big data; NoSQL; Datové sklady; Hadoop; HDFS |
| Název práce: | Big Data in Education at University of Economics Prague |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Dlabalová, Kristýna |
| Typ práce: | Bachelor thesis |
| Vedoucí práce: | Novotný, Ota |
| Oponenti práce: | Pour, Jan |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | The content of this thesis is mainly focused on the issue of Big Data. Thesis is retrieval and aims to provide a comprehensive picture of Big Data. It is divided into four main parts, the first part deals mainly with the concept of big data and its meaning. There is closer specification of how is big data different from traditional data, and what is the value for the company. It also includes the use of alternative data warehouse using ETL procedures. Another part reveals technological aspects of big data systems, including Hadoop system and IBM Big Insights. I mention more detailed description of Hadoop, including programming model Map Reduce, Hadoop file system (HDFS), and programming languages Pig, Hive, Jaql. There is also comparison of relational and non-relational databases, together with final comparison of the advantages and disadvantages of Hadoop system. The third section provides a business view of Big Data, a brief history and practical examples. The last part includes big data in education system, or the possibility of online courses. The following are with job opportunities in this field. And finally at the end of this thesis is suggested syllabus for the possible course on the University of Economics Prague. |
| Klíčová slova: | Hadoop; NoSQL; HDFS; Map Reduce; Big data; Open source; Warehouse |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Aplikovaná informatika/Informatika |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Bakalářský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Bc. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra informačních technologií |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 5. 2. 2013 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 15. 5. 2013 |
| Datum obhajoby: | 27. 6. 2013 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/42008/podrobnosti |