Software Design

Big Data

Integrierte Lehrveranstaltung, 3.00 ECTS

 

Lehrinhalte

Die Lehrveranstaltung bietet eine anwendungsorientierte Einführung in Big Data Datenmodelle und Architekturen. Anschließend werden Storage und Datenbanksysteme im Umfeld Big Data anhand praxisnaher Übungsszenarien erprobt und studiert. Dabei wird insbesondere Wert auf die Erarbeitung von Schnittstellen und Anbindungsmöglichkeiten zu aktuelle Software-Technologien gelegt. Weiterführende Themen, die abschließend anhand von praktischen Übungen erarbeitet werden, sind unter anderem Big Data Views und Queues, Performance und Tuning. Besondere Sorge wird dafür getragen, der Diskussion aktueller technologischer Entwicklungen im Bereich Big Data genügend Raum zu geben.

Lernergebnisse der LV

Die Absolventin / der Absolvent besitzt umfassende Kenntnisse über Big-Data Systeme und statistischen Methoden zur Datenanalyse.

Empfohlene oder verpflichtende Fachliteratur und andere Lernressourcen bzw. –instrumente

Bücher: Cleve J. Data Mining; Marz N. Big Data; Hedderich J., Scahs L. Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R
Fachzeitschriften: ACM Transactions on Database Systems, Journal of Big Data, BI-SPEKTRUM

Art der Vermittlung

Übung

Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Software Engineering 2, Informatik 2

Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

Immanenter Prüfungscharakter