Skrócony opis

Przetwarzanie dużej ilości danych, zwykle niemieszczących się na pojedynczym komputerze stanowią wyzwanie dla analityków danych. Celem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z przygotowaniem i przetwarzaniem tego typu danych. Na zajęciach przedstawione zostaną różne problemy praktyczne wraz ze sposobami ich rozwiązania. Celem wykładu jest możliwie szerokie przedstawienie samej problematyk przetwarzania dużych zbiorów danych jak i dostępnych narzędzi, które w tym celu mogą być użyte. Laboratorium poświęcone będzie nabyciu praktycznych umiejętności posługiwania się narzędziami wykorzystywanymi przy przetwarzaniu dużych zbiorów danych, np. pracy z jedną wybraną rodziną produktów (np. HBase, Hadoop oraz Spark).

Wymagania wstępne

Podstawy programowania obiektowego.

Efekty kształcenia

Po zakończonym kursie student:

1. w zakresie WIEDZY
   1. Zna podstawowe pojęcia związane z aplikacją dla systemu macOS.
   2. Zna podstawowe konstrukcje jednego z głównych języków programowania na platformę macOS.
2. w zakresie UMIEJĘTNOŚCI
   1. Swobodnie programuje w podstawowym zakresie w jednym z głównych języków programowania na platformę macOS.
   2. Osługuje się środowiskiem Xcode.
   3. Tworzy proste aplikacje działające w systemie macOS.
3. w zakresie KOMPETENCJI
   1. Potrafi samodzielnie kształcić się w oparciu o źródła krajowe, ale przede wszystkim zagraniczne.
   2. Potrafi kreatywnie rozwiązywać postawione zadania i napotkane problemy.

Treści kształcenia

Zajęcia (28h) składają się z trzech części:

1. Wprowadzenie do języka Swift (8h)
   1. Podstawy języka Swift.
   2. Praca z Xcode oraz Playgrounds.
2. Podstawy tworzenia aplikacji na platformę macOS (12h)
   1. Podstawowe komponenty insterfejsu użytkownika (m.in. przyciski, etykiety, pola tekstowe).
   2. Tworzenie menu, alertów, prostych okien dialogowych.
   3. Elementy grafiki.
   4. Komunikacja sieciowa.
   5. Wykonywanie zadań poza głównym wątkiem aplikacji.
3. Praca nad projektem zaliczeniowym (8h)

Metody i kryteria oceniania

Na ocenę ogólną z zajęć składa się:

• ocena z ćwiczeń (100%)
  
  Na ocenę z ćwiczeń składa się:
  • 1. Przygotowanie projektu (lub projektów) według podanych wymagań.
    2. Zaproponowanie i zrealizowanie własnego projektu.
    Student realizuje albo opcję 1 albo opcję 2. Ocena końcowa zależy od
    • staranności wykonania aplikacji (z punktu widzenia użytkownika) (25%),
    • dbałości o kod (25%),
    • wykorzystania omawianych na zajęciach mechanizmów i koncepcji (50%).

Projekt sprawdza efekty kształcenia w zakresie wiedzy, umiejętności i kompetencji (efekty: xxx)

---

Literatura podstawowa

• Seria tutoriali ze strony http://fulmanski.pl/tutorials/apple/swift/
• Seria tutoriali ze strony http://fulmanski.pl/tutorials/apple/macos
• The Swift Programming Language (Swift 4)

Literatura uzupełniająca

• W języku polskim
  
  • Nathan Marz, James Warren, Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym, Helion
• W języku angielskm
  
  • Nathan Marz, James Warren, Big Data. Principles and best practices of scalable realtime data systems, Manning Publications, April 2015
  • By Thomas Erl, Wajid Khattak, Paul Buhler, Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques, Part of the The Prentice Hall Service Technology Series from Thomas Erl series, Published Jan 5, 2016 by Prentice Hall.