Seria SSA

Acest curs își propune să ofere bazele teoretice și practice pentru prelucrarea eficientă a volumelor mari de date. În esență, acesta vizează familiarizarea studenților cu algoritmii, metodele, sistemele si framework-urile pentru procesarea rapida si eficienta a datelor (e.g., Apache Flink) pentru aplicatii stiintifice si industriale reale executate pe continuum-ul digital (aka Computing Continuum) – care consta in ansamblul de resurse de calcul disponible in Edge, Cloud si HPC (High Performance Computing).

In particular, cursul este orientat spre „data science” – punand accentul pe „data analytics” (analiza, colectarea și interpretarea datelor). In acest context, cursul se situeaza la frontiera mai multor discipline precum programare, sisteme distribuite, AI și diverse științe (specifice aplicatiilor reale) și implică utilizarea unor metode avansate de analystics, cum ar fi machine learning și predictive learning.

Cursul abordeaza subiecte legate de consistenta datelor, procesarea lor in timp real, ilustrate cu algoritmi pentru grafuri mari (e.g., retele sociale), clustering, clasificare, recomandari, analiza sentimentelor. Cursul aduce in discutie si elemente foarte recente de machine si deep learning specifice sistemelor distribuite, precum continual learning si federated learning (e.g., Flower).