รายละเอียด

เทคโนโลยีการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ / Big Data Analytic and Management Technology

  • 17 สัปดาห์
  • จำนวนนักศึกษา 0 คน
  • อาจารย์ผู้สอน 1 คน

ข้อมูลรายวิชา

  • รหัสรายวิชา : BBAIS110
  • ชื่อรายวิชา(TH) : เทคโนโลยีการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
  • ชื่อรายวิชา (EN) : Big Data Analytic and Management Technology
  • เทอม / ปีการศึกษา : 2/2564

รายละเอียด

MS Tesms - ห้องเรียน ลิงค์เข้าร่วม Team code
teams-BBAIS110-2564-2-Big Data Analytics-SEC-1 https://bit.ly/2ZSiVWk v8vrglu

รายวิชา - เทคโนโลยีการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

- ชี้แจงวัตถุประสงค์รายวิชาและความรู้ กฎระเบียบ การวัดประเมินผล และวัตถุประสงค์ของรายวิชา
เนื้อหา
บทนำ the challenges of distributed data analytics

กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยายชี้แจงรายละเอียดวิชา เงื่อนไขวิชา เกณฑ์คะแนน และมอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย

เนื้อหา
บทที่ 1 Understanding Big Data
บทที่ 2 Business Motivations and Drivers for Big Data Adoption

กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

เนื้อหา
บทที่ 3 Big Data Adoption and Planning Considerations
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

เนื้อหา
บทที่ 3 (ต่อ)
- Data science in action
- Analytics for Education: introduction python for data analytics
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

เนื้อหา
บทที่ 3 (ต่อ)
- Analytics for Education: introduction python for data analytics
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

เนื้อหา
บทที่ 3 (ต่อ)
- Social network analytics
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน
- Twitter

เนื้อหา
บทที่ 3 (ต่อ)
- Business data analytics
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน
- Tableau Public หรือ Power BI

เนื้อหา
- ทบทวน บทที่ 1 - 3
- ชี้แจงการเลือกหัวข้อโครงงานขนาดเล็กเพื่อเตรียมนำเสนอหลังสอบกลางภาคเรียน

กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

สอบกลางภาคเรียน
กิจกรรม : สอบกลางภาคเรียน

เนื้อหา
บทที่ 4 Enterprise Technologies and Big Data Business Intelligence
บทที่ 5 Big Data Storage Concepts

กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

นำเสนอหัวข้อโครงงานขนาดเล็ก (Mini Project) กับอาจารย์ผู้สอน
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

เนื้อหา
บทที่ 6 Big Data Processing Concepts
บทที่ 7 Big Data Storage Technology

กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

เนื้อหา
บทที่ 7 (ต่อ)
- The Big Data Ecosystem, Hadoop, MapReduce
- Practice with Cloud Platform

กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน
- Hortonworks Data Platform (HDP) on Sandbox

เนื้อหา
บทที่ 7 (ต่อ)
- The Hadoop Streaming API - Pig / Hive
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน
- Hortonworks Data Platform (HDP) on Sandbox

เนื้อหา
ทบทวนบทเรียน บทที่ 4 - 7

นำเสนอความคืบหน้าของโครงงานขนาดเล็ก (Mini Project)
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน:
- บรรยาย
- มอบหมายงาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย
- เอกสารประกอบการสอน

นำเสนอโครงงานขนาดเล็ก (Mini Project)
กิจกรรม : กิจกรรมการเรียนการสอน
- นักศึกษานำเสนองาน
สื่อที่ใช้:
- สไลด์บรรยาย
- สื่อมัลติมีเดีย

สอบปลายภาคเรียน
กิจกรรม : สอบปลายภาคเรียน

อาจารย์ผู้สอน