נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 3

תואר: מוסמך

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: סטטיסטיקה

סמסטר: סמסטר א'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: הר הצופים

מורה אחראי על הקורס (רכז): אור צוק

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: or.zuk@mail.huji.ac.il

שעות קבלה של רכז הקורס: שני 10:30-11:30

מורי הקורס:
ד"ר אור צוק

תאור כללי של הקורס:
נלמד וניישם שיטות לטיפול ולניתוח מסדי נתונים גדולים.

מטרות הקורס:
רכישת כלים חישוביים וסטטיסטיים הדרושים לביצוע סטטיסטיקות על נתוני ענק

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
לנתח מסדי נתונים המכילים מליוני רשומות ואלפי משתנים. להשתמש בצורה יעילה בתוכנות המסוגלות לבצע חישוב מקבילי/בענן. להוציא ולנתח נתונים המרוכזים ברשתות.

דרישות נוכחות (%):
70

שיטת ההוראה בקורס: הרצאה, הדגמה תוך שימוש במחשב.

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
עבודה מרחוק בקלסטר ו/או במחשוב ענן.
דאטהבייסים (SQL), אחזור מידע מהרשת.
מציאת דמיון: מציאת שכנים, פונקציות האש
חישוב מבוזר
ניתוח רשתות: זיהוי קהילה, דגימה בגרפים גדולים.
זרם נתונים: אלגוריתמי און-ליין, קבלת החלטות און-ליין
נושאים נוספים ככל שיותיר הזמן

חומר חובה לקריאה:
אין

חומר לקריאה נוספת:
Leskovec, Rajaraman&Ullman (2014). Mining of massive datasets, Cambridge University Press

Tan, Steinbach, Karpatne and Kumar (2005). Introduction to Data Mining. Pearson Addison Wesley

Liu (2011). Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data (Data-Centric Systems and Applications). Springer

White (2015). Hadoop: The Definitive Guide: Storage and Analysis at Internet Scale. O'Reilly Media

מרכיבי הציון הסופי :
הגשת עבודה מסכמת / פרויקט גמר / מטלת סיכום / מבחן בית / רפרט % 75
מטלות הגשה במהלך הסמסטר: תרגילים / עבודות / מבדקים / דוחות / פורום / סימולציה ואחרות % 25

מידע נוסף / הערות:
תינתן במהלך הסמסטר עבודת ביניים וכן עבודות check-list קצרות שיהוו ביחד 25% מציון הקורס.
לאחר סוף הסמסטר תהיה עבודת בית שתהווה 75% מציון הקורס.
כמו כן יינתנו מספר תרגילי רשות לתרגול חומר הקורס.