Friedrich-Schiller-Universität Jena

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

Studiengang	[079] - Informatik	ECTS Punkte	6

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

Modul-Verantwortliche/r	Martin Bücker
Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform)	mündliche Prüfung oder Klausur
Empfohlene 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
Voraussetzung für die Zulassung zum Modul	keine
Empfohlene bzw. erwartete Vorkenntnisse	keine
Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul)	- 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 (V, Ü, S, Praktikum, …)	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	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.