Big data infrastruktura i servisi – OAS

Studenti su osposobljeni za samostalno projektovanje, realizaciju i korišćenje big data sistema u elektronskom poslovanju.

Teorijska nastava
Uloga big data u poslovanju preduzeća. Big data infrastruktura i servisi u elektronskom poslovanju. Projektovanje informacionih sistema u big data okruženju. Nerelacione baze podataka. Prelaz sa relacionog na nerelacioni model podataka. Uvođenje kontolisane redudanse. Apstrakcije relacionog modela na tabelu (big table model) i na binarnu relaciju (key value model). Skalabilno i distribuirano procesiranje podataka u big data okruženju. MapReduce. Big data rešenja u Apache Hadoop ekosistemu. Big SQL koncepti i rešenja. Big data analitika i otkrivanje znanja. Big data analitika u realnom vremenu. In-database analitika. Infrastruktura za analitiku u realnom vremenu, Apache Spark. Primena big data u: elektronskoj trgovini, internet marketingu, e-upravi, e-zdravstvu, e-bankarstvu. Analiza logova velikih veb sajtova. Analiza podataka iz velikih elektronskih prodavnica. Big data u mobilnom poslovanju. Analiza društvenih mreža. Sentiment analiza. Analiza multimedijalnih i nestrukturiranih podataka u elektronskom poslovanju. Primena big data za prikupljanje i analizu senzorskih podataka u pametnim okruženjima. Upravljanje podacima u big data okruženju. Problemi privatnosti i sigurnosti. Trendovi u big data.
Praktična nastava
Projektovanje big data rešenja za preduzeća. Razvoj big data rešenja nad nerelacionim bazama podataka. MongoDB. Cassandra. Redis. Big data obrada u realnom vremenu: Apache Spark, Twitter Heron. Implementacija striming poslova u realnom vremenu. Upravljanje resursima big data infrastrukture. Hadoop ekosistem za big data: hdfs, Hbase, Yarn, mapreduce, Pig, Hive, Ambari, Zookeeper. Big data analitika. Apache Mahout. Spark MLlib. Razvoj personalizovanih rešenja u big data okruženju. Razvoj sistema za pretragu podataka u elektronskom poslovanju. Apache Solr. Razvoj big data rešenja za sisteme zasnovane na mobilnim i tehnologijama interneta inteligentnih uređaja. Analiza društvenih mreža u Python-u. Vizuelizacija podataka. Izrada projekata i evaluacija razvijenih rešenja.

1. B.Radenković, M.Despotović-Zrakić, Z.Bogdanović, D.Barać, A.Labus, Elektronsko poslovanje, FON, 2015.
2. Despotović-Zrakić, M., Milutinović, V., & Belić, A. (2014). Handbook of Research on High Performance and Cloud Computing in Scientific Research and Education (pp. 1-476). Hershey, PA: IGI Global. doi:10.4018/978-1-4666-5784-7. ISBN: 978-1-4666-5784-7.
3. T. White, Hadoop: The Definitive Guide: Storage and Analysis at Internet Scale, 4th Edition, O'Reilly Media, 2015, ISBN: 978-1491901632.
4. M. Bonzanini, Mastering Social Media Mining with Python, Packt Publishing, 2016, ISBN: 978-1783552016.
5. Materijali u e-formi, sa portala za e-učenje moodle.elab.fon.bg.ac.rs.