13M111SIBP - Softversko inženjerstvo velikih baza podataka

Specifikacija predmeta
Naziv		Softversko inženjerstvo velikih baza podataka
Akronim		13M111SIBP
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Miloš Cvetanović
Nastavnik/saradnik (vežbe)		as. ms Tamara Šekularac Obradović, dipl. inž. el. i rač.
Nastavnik/saradnik (DON)		as. ms Tamara Šekularac Obradović, dipl. inž. el. i rač.
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		Baze podataka
Ciljevi izučavanja predmeta		Cilj predmeta je da studenti sagledaju karakteristike i rešenja savremenih izazova u oblasti skladištenja i analitičkog procesiranja velikih i kompleksnih strukturiranih i nestrukturiranih skupova podataka.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Osposobljavanje za rad u najsavremenijim DB tehnologijama (NoSQL, NotOnlySQL, LogicalDataWarehouse, InMemoryComputing i BigData), koje čine osnovu razvoja IoT, Cloud, SmartMachines, BYOD tehnologija budućnosti. Studenti će biti osposobljeni da sagledaju izazove dizajna velikih baza podataka, dizajniraju i implementiraju praktične primere korišćenjem komercijalno raspoloživih alata.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave		Taksonomija: Modeli i arhitekture velikih DB: NoSQL, NotOnlySQL, LogicalDataWarehouse, InMemoryComputing, BigData. Integracija: language-oriented (embedded SQL); driver-oriented (ODBC, JDBC) (architectures, driver types, application scenarios); component-based; SOA integration; Web Services; agent-based; IoT, Cloud, SmartMachines, BYOD tehnologije budućnosti. Korišćenje AMDD razvojne metodologije.
Sadržaj praktične nastave		Identifikovanje izazova dizajna koristeći Agile MDD (AMDD) razvojnu metodologiju. Analiziraće se i komercijalno raspoloživi sistemi NoSQL (mongoDB, Cassandra, Hypertable,CouchDB) i BigData (Hadoop, ApacheSpark). Na kraju, studenti će samostalno evaluirati i klasifikovati velike i kompleksne skupove podataka, dizajnirati i implementirati praktične primere korišćenjem komercijalno raspoloživih alata.
Literatura
Modern Database Management (10th Edition) by Jeffrey A. Hoffer, V. Ramesh, and Heikki Topi (Hardcover - Jul 29, 2010) Tiwari S, „Professional NoSQL“, John Wiley & Sons, Inc., SAD, 2011 Sangeetha, S., & Sreeja, A. K. (2015). No Science No Humans, No New Technologies No changes" Big Data a Great Revolution. NoSQL Databases by Christof Strauch https://www.christof-strauch.de/nosqldbs.pdf Bernard Marr, Data Strategy: How to Profit from a World of Big Data, Analytics and the Internet of Things Paperback – 2017
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
2	2	1
Metode izvođenja nastave		Predavanja i auditorne vežbe se drže uz elektronske prezentacije. Na predavanjima se uvode teorijski koncepti, dok se na auditornim i laboratorijskim vežbama uvežbava primena komercijalnih alata. Studenti samostalno izrađuju odabrani projekat.
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		0	Pismeni ispit	30
Praktična nastava		0	Usmeni ispit	0
Projekti		70
Kolokvijumi		0
Seminari		0