- Arazo bat aztertzea eta datu masiboak prozesatzeko teknikak eta tresnak erabiltzeko aukera zuzenak identifikatzea.



- Datuak aurre-prozesatzeko etapak egitea



- Datu masiboak biltegiratzeko sistemarik egokiena hautatzea, gero analitika aurreratuko prozesuetan erabili ahal izateko.



- Big Data aplikazioak inplementatzeko eta hedatzeko arkitektura eta plataforma egokiena aukeratzea.



- Batch eta streaming bidez prozesatzeko tekniken erabilera eta inplementazioa bereiztea.



-Gainera, ikasgaian proiektu praktiko bat garatuz, ikaskuntza indartuko da zeharkako trebetasun hauetan: talde-lana, ahozko eta idatzizko komunikazio argi eta zehatza, irtenbide berritzaile eta sortzaileak proposatzea eta modu autonomoan ikastea.

1.- Sarrera

1.1.- Sarrera

1.2.- Big Dataren ezaugarri nagusiak (5V-ak)

1.3.- Konputazio eskalagarria



2.- Big Data prozesatze

2.1.- Batch prozesamendua

2.1.1.- Hadoop ekosistema

2.1.2.- Fitxategi sistema banatua , HDFS

2.1.3.- Map Reduce programazio modeloa

2.1.4.- Baliabide kudeatzailea, YARN

2.2.- Streaming prozesamendua

2.2.1.- Spark ekosistema

2.2.2.- Batch prozesamendua Spark-ekin

2.2.3.- Spark Streaming



3.- Datu kudeaketa Big Datan

3.1.- Datu hartzea

3.2.- Datu gordetzea (NoSQL datu baseak)



4.- Big Data sistemetarako software-arkitekturak

4.1.- Lambda arkitektura

4.2.- Kappa arkitektura

Modalitate magistralean, irakasleak azalpen laburrak emango ditu, eta denbora presentzial gehiena ordenagailuaren aurrean praktika txikiak egiten pasako dute. Praktika gehienak indibidualak izango dira eta batzuk talde-lanean. Ikasleek kontzeptuen ikasketa indartu beharko dute modu autonomoan lan eginez eskola orduetatik kanpo (ordu ez presentzialak), bibliografia espezializatua kontsultatuz eta laborategiak garatuz.



Eskola eta laborategi orduetan eta sistematikoki, eztabaida uneak eta ariketen eta lanen aurkezpenak garatuko dira, partaidetza eta motibazioa bultzatu eta zeharkako gaitasunak garatzeko asmoz.



Oro har, klase bakoitzean, ikasgelan eginiko jardueren ebidentzia edo emaitza bat entregatuko zaio irakasleari, ebaluatu egingo direnak, proiektuaren entregagarriak bezala, haien jarraipen, berrelikadura eta hobekuntzari begira.

Irakasgaia bi modutan gainditu ahal izango da: etengabeko ebaluazioaren bidez edo amaierako ebaluazioaren bidez.



Ebaluazio jarraituaren baldintzak betetzen dituen ikasle batek amaierako ebaluazioa aukeratu nahiko balu, irakasgaiko irakasle arduradunei adierazi behar die nahi hori modu honetan eta epe hauetan: eGela bitartez, 12. asteko epean.



Etengabeko ebaluazio-metodoak ez du soilik azterketa zein praktiken errendimendua jasotzen. Horretaz gain, ikasleak ikasgelan duen parte-hartze aktiboa neurtuko da, laborategiko zereginak, idatzizko txostenaren argitasuna, eta ahozko azalpenean erakutsitako komunikazio-gaitasuna.



Irakasgaiaren ebaluazioan “UPV/EHUko ebaluazio probetan eta lan akademikoetan jokabide makur eta iruzurrezkoak eragozteari eta etika akademikoari buruzko protokoloa” aplikatuko da.



Irakasleak besterik esaten ez badu, ebaluazio probetan ikasleek debekatuta izango dute liburuak, oharrak edo apunteak erabiltzea, bai eta tresna edo gailu telefoniko, elektroniko, informatiko edo bestelakoak erabiltzea ere.



ETENGABEKO EBALUAZIOA:



- Laborategiak entregatzearen eta ebaluazio-testen emaitzak: %50

- Banakako proiektua: %50



Etengabeko ebaluazioan ebaluatuak izateko goian aipatutako jarduera guztiak dira derrigorrezkoak. Etengabeko ebaluazioan irakasgaia gainditzeko baldintzak:



- Ebaluatutako laborategietako jardueren batezbestekoan eta ebaluazio-testetan % 40eko nota lortzea.

- Praktikan %40ko nota lortzea.

- Horiekin guztiekin, esandako haztapena aplikatu ondoren irakasgaia gainditzeko azken notak 5ekoa izan beharko du gutxienez.



Ikasleak epe barruan etengabeko ebaluazioa aukeratzen badu baina ebaluazio horretan gainditzeko baldintzak betetzen ez baditu, irakasgaia suspendituko du eta ez-ohiko deialdian izango du berriz aurkezteko aukera. Praktika ez bada aurkezten, ez aurkeztua jarriko zaio.





AMAIERAKO EBALUAZIOA:



Idatzizko azterketa ohiko eta ez-ohiko deialdietan egingo da.

- Froga idatzia: % 50. Egutegi ofizialean adierazitako datan.

- Banakako proiektua: % 50



Froga idatzira aurkezteko banakako proiektua entregatu beharko da azterketaren egunaren aurretik. Amaierako ebaluazioan ebaluatuak izateko goian aipatutako jarduera guztiak dira derrigorrezkoak.



- Froga idatzian gutxienez % 40ko nota lortzea

- Praktikaren % 40ko nota lortzea

- Horiekin guztiekin, esandako haztapena aplikatuz irakasgaia gainditzeko azken notak 5ekoa izan beharko du gutxienez.



Amaierako ebaluazioaren proba idatzia egiten ez bada, ebaluazioari uko egin zaiola ulertuko da. Praktika ez bada aurkezten, ez aurkeztua jarriko zaio.



Ezohiko deialdiko ebaluazioa ohiko deialdiaren amaierako ebaluazioa bezalakoa izango da.

Oinarrizko bibliografia

- Nathan Marz, James Warren. Big Data: Principles and best practices of

scalable real-time data systems. 2015. Manning Publications Co.



- Martin Kleppman. Designing data-intensive applications. 2017. O’Reilly Media Inc.



- Bill Chambers and Matei Zaharia. Spark: the definitive guide. 2018. O’Reilly Media Inc.



- Pramod J. Sadalage, Martin Fowler. NoSQL Distilled : A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley.



- Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe. Fundamentals of Database Systems. Global Edition. Pearson. (azken edizioak MongoDB eta Neo4Jri buruzkoak dakar)