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課程名稱 |
巨量資料系統
Big Data Systems |
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開課學期 |
102-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 資訊工程學研究所 |
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授課教師 |
廖世偉 |
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課號 |
CSIE5322 |
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課程識別碼 |
922 U4120 |
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班次 |
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學分 |
3 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期四A,B,C(18:25~21:05) |
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上課地點 |
資103 |
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備註 |
總人數上限：98人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1021bigdata |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
隨著行動，社群，雲端應用的成熟發展，巨量資料(Big Data)已成為下一波提升所有產業的生產力與創新性的重要資訊系統技術。 本課程將以Google在巨量資料系統技術的成功案例為基礎，結合學界基礎研究，產業實務經驗，以及研究機構的創新研發能量，研習發展巨量資料應用所需的知識技能與系統技術。 |
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課程目標 |
本課程的目標在於讓修課同學：充分了解Google等國際頂尖公司的技術與應用發展脈絡，做好迎接巨量資料時代的準備，掌握知識經濟下，全球化，數位化，以及網路化時代下的科技人必備的競爭利器。 |
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課程要求 |
Backgrounds in programming, file system and database and operating systems are highly desirable. |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
1. "Hadoop: The Definitive Guide", 2nd Edition. Tom White.
2. "Mining of Massive Data Sets", Anand Rajaraman, Jure Leskovec and Jeff Ullman.
Available at http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html#latest |
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參考書目 |
"The Datacenter as a Computer", Urs Holzle and Luiz Andre Barroso |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Midterm |
30% |
期中考 |
2. |
Programming and Hand-on Hw |
35% |
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3. |
Final Project |
35% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
09/12 |
Big Data: Opportunities & Challenges |
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第2週 |
9/19 |
Autumn Festival: No Class |
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第3週 |
9/26 |
Computation: MapReduce |
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第4週 |
10/03 |
Hadoop |
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第5週 |
10/10 |
National Day: No class |
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第6週 |
10/17 |
In-Memory Computation : Spark |
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第7週 |
10/24 |
Graph Computation: Pregel & HAMA |
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第8週 |
10/31 |
Distributed Storage: GFS |
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第9週 |
11/07 |
Midterm |
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第10週 |
11/14 |
Distributed DB:Google's Big Table & HBase |
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第11週 |
11/21 |
Distributed DB:Dynamo & Cassandra |
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第12週 |
11/28 |
Data Warehouse: Hive & Shark |
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第13週 |
12/05 |
Analytics: Google's Drmel & Drill |
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第14週 |
12/12 |
Analytics: Big Explorer |
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第15週 |
12/19 |
Tech Trend |
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第16週 |
12/26 |
Final Project: Demo |
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第17週 |
1/02 |
Final Project: Demo |