Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania

NA SKRÓTY
STUDENCI, PRACOWNICY
JEDNOSTKI ORGANIZACYJNE
PRZEDMIOTY
- Przetwarzanie strumieni danych i data science
STUDIA
AKADEMIKI
POMOC

Przetwarzanie strumieni danych i data science

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	103A-INISY-MSP-PSD
Kod Erasmus / ISCED:	(brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Przetwarzanie strumieni danych i data science
Jednostka:	Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
Grupy:	( Przedmioty techniczne )---EITI ( Przedmioty zaawansowane )-Systemy informacyjno-decyzyjne-mgr.-EITI ( Przedmioty zaawansowane techniczne )--mgr.-EITI ( Wytwarzanie )-Inteligentne systemy-mgr.-EITI
Punkty ECTS i inne:	4.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia:	polski
Jednostka decyzyjna:	103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
Kod wydziałowy:	PSD
Numer wersji:	1
Skrócony opis:	Przedmiot dedykowany jest zagadnieniom przetwarzania i analizie danych o charakterze strumieniowym w czasie prawie rzeczywistym. Dane strumieniowe są wykorzystywane w rozwiązanych Big Data, gdzie dane o różnych typach są generowane z dużą szybkością. Rozwiązania tego typu występują w szeroko stosowanych rozwiązaniach IoT (Internetu rzeczy), Przemysłu 4.0, monitoringu pojazdów czy rozwiązaniach z obszaru cyberbezpieczeństwa oraz wielu innych. W ramach przedmiotu zostaną pokazane przykłady zastosowań, platformy programistyczne do analiz danych strumieniowych oraz podstawy algorytmów statystycznych oraz bazujących na metodach uczenia maszynowego opracowanych na potrzeby przetwarzania danych strumieniowych. W ramach wykładu zostaną zaprezentowane również metody projektowania systemów informatycznych, które są oparte o rozwiązania bazujące na przetwarzaniu danych o charakterze strumieniowym.
Literatura:	Literatura i oprogramowanie: Kolajo, Taiwo & Daramola, Olawande & Adebiyi, Ayodele. (2019). Big data stream analysis: a systematic literature review. Journal of Big Data. 6. 47. 10.1186/s40537-019-0210-7. Arun Kejariwal, Sanjeev Kulkarni and Karthik Ramasamy, (2017). Real Time Analytics: Algorithms and Systems, CoRR, abs/1708.02621, http://arxiv.org/abs/1708.02621. Gama, João, (2010). Knowledge Discovery from Data Streams. Data Mining and Knowledge Discovery. Knowledge Discovery from Data Streams. 10.1201/EBK1439826119. J. Granat, J. M. Batalla, C. X. Mavromoustakis and G. Mastorakis, (2019), "Big data analytics for event detection in the IoT-multicriteria approach," in IEEE Internet of Things Journal. Tom White, (2015). Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition, O'Reilly Media, Inc., ISBN: 9781491901687. Gabriel Eisbruch, Jonathan Leibiusky, Dario Simonassi, (2012) Getting Started with Storm. Continuous Streaming Computation with Twitter's Cluster Technology O'Reilly Media. Neha Narkhede, Gwen Shapira, and Todd Palino, (2017). Kafka: The Definitive Guide Real-Time Data and Stream Processing at Scale (1st. ed.). O’Reilly Media, Inc.

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2022/2023 - sem. letni" (w trakcie)

Okres:	2023-02-20 - 2023-09-30	Wybrany podział planu: ten tydzień cykl przedmiotu zobacz plan zajęć
Typ zajęć:	Projekt, 24 godzin, 48 miejsc więcej informacji Wykład, 30 godzin, 48 miejsc więcej informacji Zajęcia zintegrowane, 6 godzin, 48 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy:	Janusz Granat
Prowadzący grup:	Janusz Granat
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Egzamin
Jednostka realizująca:	103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2021/2022 - sem. letni" (zakończony)

Okres:	2022-02-23 - 2022-09-30	Wybrany podział planu: ten tydzień cykl przedmiotu zobacz plan zajęć
Typ zajęć:	Projekt, 24 godzin, 48 miejsc więcej informacji Wykład, 30 godzin, 48 miejsc więcej informacji Zajęcia zintegrowane, 6 godzin, 48 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy:	Janusz Granat
Prowadzący grup:	Janusz Granat
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Egzamin
Jednostka realizująca:	103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2020/2021 - sem. letni" (zakończony)

Okres:	2021-02-20 - 2021-09-30	Wybrany podział planu: ten tydzień cykl przedmiotu zobacz plan zajęć
Typ zajęć:	Projekt, 24 godzin, 30 miejsc więcej informacji Wykład, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji Zajęcia zintegrowane, 6 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy:	Janusz Granat
Prowadzący grup:	Janusz Granat, Michał Karpowicz, Adam Krzemienowski
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Egzamin
Jednostka realizująca:	103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Warszawska.