An overview of big data and data science education at South African universities
Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie/South African Journal of Science and Technology
| Field | Value | |
| Title | An overview of big data and data science education at South African universities ’n Oorsig van grootdata- en datawetenskaponderrig aan Suid-Afrikaanse universiteite | |
| Creator | Kotzé, Eduan | |
| Description | Man and machine are generating data electronically at an astronomical speed and in such a way that society is experiencing cognitive challenges to analyse this data meaningfully. Big data firms, such as Google and Facebook, identified this problem several years ago and are continuously developing new technologies or improving existing technologies in order to facilitate the cognitive analysis process of these large data sets. The purpose of this article is to contribute to our theoretical understanding of the role that big data might play in creating new training opportunities for South African universities. The article investigates emerging literature on the characteristics and main components of big data, together with the Hadoop application stack as an example of big data technology. Due to the rapid development of big data technology, a paradigm shift of human resources is required to analyse these data sets; therefore, this study examines the state of big data teaching at South African universities. This article also provides an overview of possible big data sources for South African universities, as well as relevant big data skills that data scientists need. The study also investigates existing academic programs in South Africa, where the focus is on teaching advanced database systems. The study found that big data and data science topics are introduced to students on a postgraduate level, but that the scope is very limited. This article contributes by proposing important theoretical topics that could be introduced as part of the existing academic programs. More research is required, however, to expand these programs in order to meet the growing demand for data scientists with big data skills. Mens en rekenaar genereer data elektronies teen ’n astronomiese spoed en in so ’n mate dat die samelewing tans kognitiewe uitdagings ervaar om al hierdie data sinvol te ontleed en te gebruik. Grootdatafirmas, soos Google en Facebook, het hierdie probleem reeds ’n paar jaar gelede geïdentifiseer en is tans gedurig besig om nuwe tegnologie te ontwikkel of bestaande tegnologie te verbeter, ten einde die kognitiewe ontleedproses van hierdie grootdatastelle te vergemaklik. Die doel van dié artikel is om ’n bydrae te lewer tot ons teoretiese begrip van die rol wat grootdata gaan speel om nuwe opleidingsgeleenthede aan Suid-Afrikaanse universiteite te skep. Die artikel ondersoek ontluikende literatuur oor die eienskappe en hoofkomponente van grootdata, tesame met die Hadoop-programstapel as voorbeeld van grootdatategnologie. Aangesien die snelle ontwikkeling van grootdatategnologie ’n paradigmaverskuiwing teweeg bring wat betref menslike hulpbronne wat hierdie datastelle gaan ontleed, stel die studie ondersoek in na die stand van grootdata-onderrig aan Suid-Afrikaanse universiteite. Die artikel voorsien ook ’n oorsig oor moontlike grootdatabronne aan Suid-Afrikaanse universiteite, sowel as relevante grootdatavaardighede waaroor die datawetenskaplike noodwendig moet beskik. Die studie ondersoek verder ook bestaande akademiese programme in Suid-Afrika, wat gefokus is op die onderrig van gevorderde databasisstelsels. Die studie het bevind dat grootdataonderrig wel op nagraadse vlak aan Suid-Afrikaanse universiteite plaasvind, maar op ’n baie beperkte skaal. Dié artikel dra by tot nuwe kennis en stel belangrike teoretiese komponente voor wat ingesluit kan word by bestaande akademiese programme. Daar is egter meer navorsing nodig om hierdie programme uit te brei en in ’n groeiende vraag aan datawetenskaplikes met grootdatavaardighede te voorsien. | |
| Publisher | AOSIS | |
| Date | 2016-11-03 | |
| Identifier | 10.4102/satnt.v35i1.1387 | |
| Source | Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie; Vol 35, No 1 (2016); 10 bladsye Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie; Vol 35, No 1 (2016); 10 bladsye 2222-4173 0254-3486 | |
| Language | eng | |
| Relation |
The following web links (URLs) may trigger a file download or direct you to an alternative webpage to gain access to a publication file format of the published article:
https://journals.satnt.aosis.co.za/index.php/satnt/article/view/1387/3202
https://journals.satnt.aosis.co.za/index.php/satnt/article/view/1387/3201
https://journals.satnt.aosis.co.za/index.php/satnt/article/view/1387/3203
https://journals.satnt.aosis.co.za/index.php/satnt/article/view/1387/3190
|
|
ADVERTISEMENT
