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Big Data Analytics - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3103 Kurztext
Semester SoSe 2018 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/bd-18s/ Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
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
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Di. 10:00 bis 12:00 c.t. Einzeltermin am 17.04.2018 Gebäude G (Hauptcampus) - G 207 (Großer Seminarraum) Raumplan        
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Di. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude K (Hauptcampus) - Musiksaal (großer Seminarraum) Raumplan       17.04.2018:  Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar.
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Fr. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 27.07.2018 Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan        
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Fr. 12:00 bis 13:00 s.t. Einzeltermin am 27.07.2018 Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan   findet statt    
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2018 01 Schmidt-Thieme, Lars 27.07.2018 Klausur 15.06.2018 VERBINDLICH 16.07.2018 VERBINDLICH
SoSe 2018 02 Schmidt-Thieme, Lars 11.10.2018 Klausur 24.09.2018 VERBINDLICH 01.10.2018 VERBINDLICH WiSe 2018/19: Nachschreibeklausur BDA


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Rashed, Ahmed , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-V6KIMa Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-BigDA Big Data Analytics
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

MSc WI & IMIT & AINF & DA -  MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2018 , Aktuelles Semester: SoSe 2019
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