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MA5831-高级数据管理分析使用SAS
| 信用点数 : | 3 |
| 年份 : | 2023 |
| 学生贡献带 : | 频段1 |
| 管理者: | 理工学院 |
题目为学生提供先进工具和技术高性能大规模计算,重点是计算机模型和软件设计,以分布式和/或并行方式处理大数据集将特别注重分布式并行计算使用Map-Reduce/Hadoop和处理大数据集相似模型
学习结果
- 列表显示高性能大规模计算的不同系统和方法并解释它们的差分;
- 大数据集分布并行计算模型概念描述和应用,如MapReduce和Spark
- 选择并应用各种技巧和软件分布式云计算大数据,如Hadeop
题目评估
- 写词>测试/Quiz1-10%-个体
- 写案例报表1-(30%)-个体
- 写出>文献评审-(30%)-个体
- SAS在线案例研究审查-(30%)-个体
| 条件要求 : | 24CP后台子 |
易失性 |
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| Cairns83学期内部 | |
| 日期普查2023年5月18日 | |
| 负载期望值 : | 学生工作量3分课约130小时
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| 约束性 : | 招生受限 |
| JCU在线学习83期 | |
| 日期普查2023年5月18日 | |
| 负载期望值 : | 学生工作量3分课约130小时
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| 提供方法: | 在线-JCU |
| 约束性 : | 招生受限 |
注释 :小变异可能因持续提高对象质量过程而发生,如果评估细节小变异,主体大纲表示最新官方信息