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