Poslovna inteligencija i big data u elektronskom poslovanju – MAS

Teorijska nastava
Poslovni procesi u elektronskom poslovanju preduzeća, uloga poslovne inteligencije i big data analitike. Karakteristike poslovne inteligencije u B2B i B2C elektronskom poslovanju. Arhitektura sistema poslovne inteligencije. Cloud infrastruktura za poslovnu inteligenciju. Skladišta podataka u elektronskom poslovanju. Nerelacione baze podataka. Modelovanje podataka za nerelacione baze. ETL procesi. Big data infrastruktura i servisi u elektronskom poslovanju. Sistemi za izveštavanje i ključni indikatori performansi. Metode i algoritmi za otkrivanje znanja u podacima. Interaktivno izveštavanje i analitika u realnom vremenu. Vizuelizacija podataka i grafovi znanja. Pregled open source i komercijalnih rešenja za poslovnu inteligenciju i big data analitiku. Primena koncepata poslovne inteligencije i big data analitike za rešavanje problema u e-trgovini, e-marketingu, e-upravi, e-obrazovanju, e-zdravstvu, mobilnom poslovanju, upravljanju smart grid-om, upravljanju lancima snabdevanja i drugim oblastima elektronskog poslovanja. Poslovna inteligencija i big data analitika u sistemima zasnovanim na internetu inteligentnih uređaja i virtuelnoj realnosti. Integracija big data analitike i veštačke inteligencije. Mašinsko učenje i big data analitika. Integracija poslovne inteligencije i big data analitike u kompleksne sisteme elektronskog poslovanja.
Praktična nastava
Rešavanje tipičnih problema manipulacije nad podacima u elektronskom poslovanju: paralelno sortiranje, pretraga, analiza linkova na Internetu, analiza log fajlova, personalizovano internet oglašavanje, analiza imejlova. Analiza nestrukturiranih podataka u aplikacijama e-poslovanja: detektovanje paterna, segmentacija onlajn tržišta, analiza ponašanja potrošača, realizacija sistema preporuke u realnom vremenu. Vizuelizacija podataka. Apache Hadoop ekosistem za big data analitiku. Importovanje podataka u Hadoop. Ad hoc upiti korišćenjem Hive alata. Izvršavanje upita korišćenjem HiveQL-a. Upiti u realnom vremenu korišćenjem Impala alata. Napredne analize podataka korišćenjem Mahout alata. Python ekosistem za big data analitiku: NumPy, SciPy, Pandas, Scikits, Matplotlib. Apache Spark i analitika u realnom vremenu. Razvoj servisa zasnovanih na mašinskom učenju, TensorFlow. Projekovanje servisa e-poslovanja zasnovanih na big data analitici i njihova integracija u ekosistem elektronskog poslovanja.