CS5488
大数据算法与技术
📘 简介
本课程旨在使学生掌握通过普通计算机集群管理大规模数据集（大数据）的能力，重点介绍 Hadoop 生态系统的使用。课程涵盖分布式数据并行程序的实现、大规模数据分析系统的内部机制，以及实际大数据解决方案的案例研究。
🔗 相关链接
🎯 学习目标
完成课程后，学生将能够：
✔️ 识别并解释大规模数据处理问题中的数据并行性；
✔️ 使用课程中介绍的技术实现数据并行算法；
✔️ 描述并解释 Hadoop 框架的内部机制；
✔️ 设计可扩展的解决方案用于解决实际问题，并为设计决策提供合理化说明；
✔️ 通过案例研究分析现实世界中已部署的大数据解决方案。
📊 评估方式
| 评估项目 | 权重 | 具体描述 |
|---|---|---|
| 📝 Class Project | 40% | 分析 Hadoop 系统中的实际用例，设计并实现大数据解决方案。 |
| 📄 Lab Sheets | 10% | 熟悉大数据工具并实现数据并行算法。 |
| 🖥️ Final Examination | 50% | 综合评估学生对大数据算法和技术的理解，考试时间为 2 小时，最低通过分数需达到考试总分的 30%。 |
注意：必须在考试中取得至少 30% 的分数才能通过课程。
💬 课程评价
✨ 精选评价
✏️ 您也可以通过以下方式分享您的学习体验和建议：
-
1️⃣ 课程页面底部评论 💬 在课程页面底部直接提交您的评论，我们会审核后将其收录到精选评价中。
-
2️⃣ GitHub 提交 🌐 如果您希望更全面地分享课程评价，或希望修改或新增课程页面，欢迎参考 Contributing 页面，通过 GitHub 提交您的贡献。
💡 加入讨论
在下方评论分享您的评价、问题或经验👇
“期待你的评价。”
—— CityU