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Modulkataloge

Name des Moduls [65410] Big Data Modulcode FMI-IN0141

Studiengang [079] Informatik ECTS Punkte 6 LP

Arbeitsaufwand für Selbststudium 120 Stunden Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) jedes 2. Semester (ab Wintersemester)
Arbeitsaufwand in Präsenzstunden 60 Stunden Dauer des Moduls 1 Semester
Arbeitsaufwand Summe (Workload) 180 Stunden    

Modulverantwortlicher

Martin Bücker

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

mündliche Prüfung oder Klausur

Literatur
  • Mining of Massive Datasets, Anand Rajaraman and Jeffrey D. Ullman, Cambridge University Press
  • Hadoop: The Definitive Guide, Tom White, O'Reilly Media
  • Agile Data Science: Building Data Analytics Applications with Hadoop, Russell Jurney, O'Reilly Media
Voraussetzungen für die Zulassung zum Modul

keine

Vorkenntnisse

keine

Art des Moduls

- 079 M.Sc. Informatik (PO-V. 2016): Wahlpflichtmodul (PAR; Vertiefung TI)
- 200 M.Sc. Computational and Data Science: Pflichtmodul (Data Science)
- 277 M.Sc. Wirtschaftsinformatik: Wahlpflichtmodul (SP Block B: Praktische Informatik)

Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen

4 SWS Vorlesung/Übung

Inhalte
  • Definition und Einordnung des Begriffes „Big Data“
  • Problemstellungen, die zu großen Datenmengen führen
  • Algorithmen auf großen Datenmengen (z.B. MapReduce)
  • Frameworks für Big Data
Lern- und Qualifikationsziele

Der Student ist in der Lage, Problemstellungen mit großen Datenmengen zu identifizieren, Lösungsalgorithmen zu entwerfen und diese in entsprechenden Frameworks zu implementieren

Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung (Prüfungsvorleistungen)

Die Kriterien (z.B. aktive Mitarbeit in den Übungen, 50 % der erreichbaren Punkte aus den Übungsaufgaben, Bestehen einer Zulassungsklausur) werden zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.




FMI-IN0141 ... Big Data Modulhandbuch


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