Mahadata

Mata kuliah ini membekali mahasiswa agar mampu menjelaskan karakteristik mahadata serta arsitektur penyimpanan dan pemrosesan terdistribusi, mengimplementasikan pemrosesan data terdistribusi dengan Hadoop dan Spark, dan menerapkan analisis data dan pembelajaran mesin pada data bervolume besar. Bahan kajian: Data Management (DM), Artificial Intelligence (AI).

Pokok bahasan

1. Karakteristik dan ekosistem mahadata
2. Sistem berkas terdistribusi
3. Model pemrograman MapReduce
4. Pemrosesan data terdistribusi dengan Hadoop
5. Pemrosesan data dengan Spark
6. Basis data NoSQL untuk mahadata
7. Analisis data dan pembelajaran mesin pada mahadata

Setiap CPMK menurunkan satu CPL.

1. CPMK-AIDE-02

   Mahasiswa mampu membangun basis keputusan aplikatif dengan mengoptimalkan kinerja komputasi melalui pemrosesan simultan, serta menerapkan prinsip etika komputasi

   CPLP03
2. CPMK-AIDE-01

   Mahasiswa mampu merancang dan mengimplementasikan pemodelan kecerdasan buatan lanjut untuk menganalisis aneka data bervolume besar melalui pengelolaan infrastruktur penyimpanan data terstruktur.

   CPLP03

CPLP03

Mampu mengembangkan pemodelan kecerdasan buatan lanjut dan mengelola data besar, serta membangun basis keputusan aplikatif dengan mempertimbangkan kinerja optimal dan etika komputasi.