course-details-portlet

DT8116

Datagruvedrift på store datasett

Velg studieår
Studiepoeng 7,5
Nivå Doktorgrads nivå
Undervisningsstart Høst 2025
Varighet 1 semester
Undervisningsspråk Engelsk
Sted Trondheim
Vurderingsordning Samlet karakter

Om

Om emnet

Faglig innhold

Emnet omhandler algoritmer for å analysere svært store datamengder. Viktige utfordringer som dekkes inkluderer likhetssøk, og analyse av datastrømmer og sosiale nettverk.

Læringsutbytte

Kunnskap: Introduksjon til problemer, prinsipper, mekanismer og teknikker knyttet til datagruvedrift på store datasett. Ferdigheter: Likhetssøk, analyse av datastrømmer og sosiale nettverk, synopser for store datamengder. Kompetanse: Datagruvedrift på store datasett.

Læringsformer og aktiviteter

Kollokvium og selvstudie. Individuelt forskningsprosjekt knyttet til temaer som studeres i emnet. Dersom emnet tas av et stort antall studenter, kan muntlig eksamen bli endret til skriftlig eksamen.

Mer om vurdering

Vurdering:

A: Rapport (enten en kort rapport om et eget forskningsprosjekt, eller en lengre oversiktsartikkel om et valgt tema).

B: Avsluttende muntlig eksamen.

Endelig karakter er bestått eller ikke bestått. For å bestå emnet må både rapporten og eksamen være bestått.

Kursmateriell

Gis ved semesterstart. Hoveddelen av pensum vil være utvalgte kapitler fra boken Mining Massive Datasets av Jure Leskovec, Anand Rajaraman og Jeffrey D. Ullman.

Fagområder

  • Datateknikk og informasjonsvitenskap

Kontaktinformasjon

Emneansvarlig/koordinator

Ansvarlig enhet

Institutt for datateknologi og informatikk

Eksamen

Eksamen

Vurderingsordning: Samlet karakter
Karakter: Bestått/ Ikke bestått

Ordinær eksamen - Høst 2025

Rapport
Vekting 50/100
Muntlig eksamen
Vekting 50/100 Hjelpemiddel Kode E Varighet 1 timer

Ordinær eksamen - Vår 2026

Rapport
Vekting 50/100
Muntlig eksamen
Vekting 50/100 Hjelpemiddel Kode E Varighet 1 timer