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Big Data Analytics - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3103 Kurztext
Semester SoSe 2016 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 3
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/bd-16s/ Evaluation
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mi. 10:00 bis 12:00 s.t. wöchentlich Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.1.02 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 19.07.2016 Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.1.02 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2016 01 19.07.2016 Klausur 18.07.2016 VERBINDLICH 18.07.2016 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Weitere Personen Zuständigkeit
Jameel, Mohsan , M.S.c nicht durchführend, nicht verantwortlich
Wistuba, Martin , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-BigDA Big Data Analytics
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
xMIT-V6KIM Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
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 2016 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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