"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: walisar@gmail.com

ผู้ช่วยศาสตราจารย์ประจำสาขาวิชาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช

---

Creative common สัญญาอนุญาตสิทธิ์

“สื่อการสอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Thai MOOC (thaimooc.org) และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาตสิทธิ์แบบ Creative Commons ด้วยเงื่อนไข CC BY NC SA”