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LSF – Lehre - Studium - Forschung

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Grunddaten
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Grunddaten
Veranstaltungsart	Vorlesung
Veranstaltungsnummer	3251	Kurztext
Semester	SoSe 2015	SWS	2
Erwartete Teilnehmer/-innen	20	Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus	i.d.R. jedes 2. Semester	Studienjahr / Zielgruppe
Credits	3
Hyperlink	http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/bd-15s/	Evaluation
Sprache	englisch

Termine Gruppe: Klausur
	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Do.	10:00 bis 12:00 s.t.	wöchentlich		Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum)

Gruppe Klausur:

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Prüfungstermine
Semester	Termin	Prüfer/-in	Parallelgruppe	Datum	Prüfungsform	Beginn Anmeldefrist	Ende Anmeldefrist	Ende Abmeldefrist	Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2015	01			30.07.2015	Klausur	20.04.2015	29.07.2015 VERBINDLICH	29.07.2015 VERBINDLICH

Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend)	Zuständigkeit
Drumond, Lucas, Dr. rer. nat., M.Sc.	verantwortlich und durchführend
Weitere Person	Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr.	verantwortlich, nicht durchführend

Studiengänge
Abschluss	Studiengang	Semester	ECTS	Kontingent
Master	M.Sc. Informationsmanagm.
Master	M.Sc. Wirtschaftsinf.

LSF - Module
Modulkürzel	Modultitel
xMIT-V6KIM	Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MIT-BigDA	Big Data Analytics
0ERA-3LP	Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)

Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen

Inhalt
Literatur	- Anand Rajaraman, Jure Leskovec, and Jeffrey Ullman, Mining of massive datasets, - Yucheng Low, Joseph Gonzalez, Aapo Kyrola, Danny Bickson, Carlos Guestrinand Joseph M. Hellerstein (2012). "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning and Data Mining in the Cloud." PVLDB.
Bemerkung	WI MSc IMIT MSc Gebiet: Business Intelligence
Lerninhalte	Speicherung, Abfrage, Analyse und Lernen von großen Datenmengen ist ein anspruchsvolles Thema, das erhebliche Auswirkungen in verschiedenen Bereichen der Industrie und der Wissenschaft hat. Die Vorlesung behandelt Grundbegriffe analysierender Verfahren des sogenannten "Big Data" sowie Beispiele für typische Anwendungen, die davon profitieren können. Die Vorlesung umfasst folgende Themengebiete: - Verteilte Dateisysteme und Datenspeicher-Frameworks - Computermodelle für große Daten (z.B. MapReduce und GraphLab) - Datenstrom Analyse - Statistische Lernverfahren für große Datenmengen - Large Scale Empfehlungssysteme - Link-Analyse
Zielgruppe	Studierende des Masterstudiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie & Wirtschaftsinformatik - MSc 1-3

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2015 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25

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