Internettechnik

Big Data Analytics

Integrierte Lehrveranstaltung, 3.00 ECTS

 

Lehrinhalte

Zu Beginn der Lehrveranstaltung werden die Grundlagen von Data Retrieval und Preparation, insbesondere Data Cleansing Methoden vorgestellt. Nach einem Überblick über den Data Analytics Life-Cycle erfolgt die Erarbeitung grundlegender Datenanalytischer Methoden wie etwa Clustering, Associations, Regression, Classification, Time Series Analysis, Text Analysis, Map Reduce und Statistical Methods. Nach der Erarbeitung von Datamining Grundlagen (Abstands- und Ähnlichkeitsmaße, neuronale Netze, Wissensrepresentation, Textmining, Webmining) erfolgt eine abschließende Diskussion von Basistechniken der Datenvisualisierung, sowie aktueller Entwicklungen und Technologien.

Lernergebnisse der LV

Die Absolventin / der Absolvent besitzt umfassende Kenntnisse über Big-Data Systeme und Analyseverfahren.

Empfohlene oder verpflichtende Fachliteratur und andere Lernressourcen bzw. –instrumente

Bücher: EMC Education Services, Data Science and Big Data Analytics
Fachzeitschriften: ACM Transactions on Database Systems, Journal of Big Data, BI-SPEKTRUM

Art der Vermittlung

1 ECTS Vorlesung 2 ECTS Übung

Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Datenmanagement 1

Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

VO: LV-abschließende Prüfung; UE: LV-immanenter Prüfungscharakter