6 ECTS credits
150 u studietijd

Aanbieding 1 met studiegidsnummer 4020567FNR voor alle studenten in het 2e semester met een gespecialiseerd master niveau.

Semester
2e semester
Inschrijving onder examencontract
Niet mogelijk
Beoordelingsvoet
Beoordeling (0 tot 20)
2e zittijd mogelijk
Ja
Inschrijvingsvereisten
Students must have followed ‘Machine Learning’, before they can enroll for ‘Scalable Analytics'.
Onderwijstaal
Engels
Faculteit
Faculteit Wetenschappen en Bio-ingenieurswetensch.
Verantwoordelijke vakgroep
Computerwetenschappen
Onderwijsteam
Pieter Libin (titularis)
Onderdelen en contacturen
24 contacturen Hoorcollege
24 contacturen Werkcolleges, practica en oefeningen
36 contacturen Zelfstudie en externe werkvormen
Inhoud

In this course, we study scalable algorithms to analyze big datasets. We aim to give students a broad overview of the big data ecosystem, yet also make it concrete so that the students understand the algorithms on a fundamental level. Additionally, we will guide the students in applying such algorithms to real-world problems.

We will cover the following aspects:

  • Big Data ecosystem
  • Complexity analysis for scalable computations
  • Distributed supervised/unsupervised machine learning
  • Recommender systems
  • Large graph analysis
  • Scalable deep learning
  • Online learning 
  • Frameworks for distributed computing
Bijkomende info

Expected background knowledge: For this course, we expect the students to have a decent knowledge of basic machine learning algorithms (e.g., Machine learning course) and a good background on statistics, calculus and linear algebra.

Study material: Scientific papers, course slides, book “Mining of Massive Datasets” (freely available at mmds.org), exercise assignments and solutions (theory and Python code) and Canvas notes.

Leerresultaten

Algemene competenties

  1. The student can explain the big data ecosystem in his/her own words, and reason about the pro and cons of different solutions in the ecosystem.
  2. The student can implement, explain (in his/her own words) and mathematically analyze core scalable algorithms.
  3. The student can tailor existing scalable algorithms for functional or technical objectives. 
  4. The student can independently learn, evaluate, and apply previously unseen algorithms from research literature, with a critical mindset. This will prepare the student to keep up with algorithmic and computational advances, and to prepare for lifelong learning.
  5. The student can apply frameworks for distributed computing and devise architectures based on distributed computing components.
  6. The student can implement and apply scalable algorithms to real-world problems, and derive and report insights from it, in collaboration with peers.
  7. The student can consider and discuss with peers, the many ethical, social, and economical challenges that big data has relevance to, when developing new applications.

Beoordelingsinformatie

De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Schriftelijk bepaalt 50% van het eindcijfer

Examen Praktijk bepaalt 50% van het eindcijfer

Binnen de categorie Examen Schriftelijk dient men volgende opdrachten af te werken:

  • written exam met een wegingsfactor 1 en aldus 50% van het totale eindcijfer.

    Toelichting: Written exam: 50% of the final grade.

Binnen de categorie Examen Praktijk dient men volgende opdrachten af te werken:

  • personel project met een wegingsfactor 1 en aldus 50% van het totale eindcijfer.

    Toelichting: Personal project: 50% of the final grade.

Aanvullende info mbt evaluatie

Written exam: 50% of the final grade.

Personal project: 50% of the final grade.

To be eligible to take part in the written exam, the student is expected to register for the project.

Toegestane onvoldoende
Kijk in het aanvullend OER van je faculteit na of een toegestane onvoldoende mogelijk is voor dit opleidingsonderdeel.

Academische context

Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Artificiële Intelligentie
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Multimedia
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Software Languages and Software Engineering
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Data Management en Analytics
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Artificial Intelligence (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Multimedia (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Software Languages and Software Engineering (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Data Management and Analytics (enkel aangeboden in het Engels)