Big Data para Marketing

Objetivos

Caracterização geral

Código

200202

Créditos

7.5

Professor responsável

Nuno Miguel da Conceição António

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

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

Bibliografia

- 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.