Big Data

I de senere år har det blitt stadig tydeligere at analyse- og visualiseringsverktøy for store mengder (delvis-) ustrukturerte data kan gi ny kunnskap innen uventede anvendelsesområder. Utvikling på dette feltet har på mange måter kommet samtidig med Googles framvekst, og har vært drevet av en stadig større tilgang på data i en tid man kanskje ikke helt vet hva man skal med det. Å få benyttet dette overskuddet av data til noe nyttig er sentralt i det vi kaller ”Big Data”. Hånd i hånd med stor nytteverdi forbudet med utvikling av nye algoritmer og analysemetoder, kommer også nye problemstillinger knyttet til felter som, lovgivning, personvern, m.m.

Relevant kompetanse

Landsbyen er åpen for studenter fra alle studieretninger, her kan alle bidra med ideer. Studenter med bakgrunn i programmering, statistikk, matematikk, bildeanalyse, grafikk og design vil ha gode muligheter til å kunne jobbe med verktøy og visualisering. Vi ønsker også studenter med annen bakgrunn som kan bruke sin fagkunnskap for å komme fram til gode problemstillinger.

Om landsbyen

I denne landsbyen skal vi jobbe bredt med temaet ”Big Data”. Metoder, anvendelser, men også påvirkningen dette har på samfunnet vårt er alle aktuelle prosjekt-tema. Målet er å finne nye metoder, nye løsninger, nye anvendelsesområder, nye måter å se samfunnsutfordringer.

Gruppene vil få stor frihet i valg av problemstilling, støttet av landsbyleder. Tidligere års grupper har jobbet med utvikling av alternative metoder for visualisering, nettverksanalyser, utvikling av nye nett-tjenester og mye mer.

Big Data-klynge

Emnekode: TMA4851
Landsbytittel: Big Data
Type: Langsgående
Språk: Norsk
Landsbyleder: Andreas Asheim
Kontaktinformasjon: andreas.asheim@math.ntnu.no
Undervises: Vår 2019
Undervisningssted: Trondheim

Viktig informasjon om EiT:

  • Det unike med EiT er fokuset på samarbeidskompetanse og gruppeprosesser.
  • Undervisningsformen i EiT forutsetter at alle bidrar og er til stede hele semesteret. Derfor er det obligatorisk tilstedeværelse hver landsbydag.
  • I motsetning til mange emner er spesielt de første dagene viktig i EiT. Det er da dere i gruppa blir kjent med hverandre, og diskuterer hva hver enkelt kan bidra med. Dere skal også utarbeide den obligatoriske samarbeidsavtalen, samt begynne å utarbeide en felles problemstilling.
  • Utfyllende informasjon om Eksperter i team finner du på siden for studenter.