ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับบิ๊กดาตา | Big Data Concept

รายวิชาเรียนตามอัธยาศัย รายวิชานี้ได้ปรับรูปแบบการจัดการเรียนการสอนเป็น "การเรียนรู้ด้วยตนเองตามอัธยาศัย (Self-Paced)" "ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับบิ๊กดาตา" Big Data Concept มุ่งเน้นให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่เบื้องต้นด้วยฮาดูป แมปรีดิวซ์ ภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ การค้นหาและการทำดัชนี ระบบแนะนำ การจำแนกประเภท การจัดกลุ่มและการเลือกคุณลักษณะของข้อมูลใหญ่ จำนวนชั่วโมงเรียนรู้ทั้งหมด 10 ชั่วโมงการเรียนรู้ (จำนวนชั่วโมงสื่อวีดิทัศน์ 3 ชั่วโมง 30 นาที) วัตถุประสงค์การเรียนรู้ 1. บอกที่มา คุณลักษณะและซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ได้ 2. อธิบายหลักการทำงานของฮาดูปและระบบที่เกี่ยวข้องกับฮาดูปได้ 3. บอกสถาปัตยกรรมและอธิบายองค์ประกอบของระบบแฟ้มข้อมูลแบบกระจายฮาดูปได้ 4. บอกฟังก์ชันการทำงานของขั้นตอนแมปรีดิวซ์และคำนวณจำนวน Map และ Reduce ได้ 5. สามารถพัฒนาโปรแกรมแบบ Map/Reduce ด้วยภาษา JAVA บน Hadoop ได้ [ คุณสมบัติผู้เรียน/ความรู้พื้นฐานที่ควรมีมาก่อน ] รายวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สําหรับธุรกิจ เปิดรับนักเรียน นิสิต นักศึกษา และผู้ที่สนใจที่ต้องการที่จะเพิ่มพูนความรู้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่เบื้องต้นด้วยฮาดูป แมปรีดิวซ์ ภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ [ รายละเอียดเกณฑ์การประเมินผลรายวิชา ] การประเมินผลวัดจากการทำแบบทดสอบหลังเรียน จำนวนเรื่องละ 10 ข้อ ผลคะแนนแต่ละหัวข้อได้เกินกว่าร้อยละ 80 จึงจะถือว่า "ผ่าน" รายวิชานี้ [ ทีมผู้สอน ] ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. วฤษาย์ ร่มสายหยุด Assistant Professor Dr. Walisa Romsaiyud email: [email protected] ผู้ช่วยศาสตราจารย์ประจำสาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช Creative common สัญญาอนุญาตสิทธิ์ “สื่อการสอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Thai MOOC (thaimooc.org) และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาตสิทธิ์แบบ Creative Commons ด้วยเงื่อนไข CC BY NC SA”