Big Data for Marketing

Objectives

General characterization

Code

200202

Credits

7.5

Responsible teacher

Nuno Miguel da Conceição António

Hours

Weekly - Available soon

Total - Available soon

Teaching language

Portuguese. If there are Erasmus students, classes will be taught in English

Prerequisites

1. Introdução ao Big Data
2. Os cinco V do Big Data
3. O file system do Hadoop
4. Utilizar o Map-Reduce para escrever um programa Hadoop
5. A fase do map: como organizar os dados
6. A fase de reduce: técnicas para combinar dados com uma chave comum
7. ETL com Sqoop
8. Diferenças entre as linguagens SQL e não SQL
9. Executar uma consulta em uma grande quantidade de dados
10. Técnica para otimizar uma consulta num ambiente de produção
11. Aplicações das diferentes ferramentas para endereçar tarefas complexas

Bibliography

- White, T. (2012). Hadoop: The definitive guide. " O 'Reilly Media, Inc.".
- Karau, H., Konwinski, A., Wendell, P., & Zaharia, M. (2015). Learning spark: lightning-fast big data analysis." O'Reilly Media, Inc.".
- Leskovec, J., Rajaraman, A., & Ullman, J. D. (2014). Mining of massive datasets. Cambridge university press.