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Big Data Analytics - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3103 Kurztext
Semester SoSe 2020 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-20s/ 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
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich bis 13.07.2020  Externes Gebäude - -- (keine Raumbuchung / externer Raum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2020 01 31.07.2020 Klausur 05.06.2020 VERBINDLICH 15.07.2020 VERBINDLICH
SoSe 2020 02 08.10.2020 Klausur 07.10.2020 VERBINDLICH 07.10.2020 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktpersonen (durchführend) Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich und durchführend
Rashed, Ahmed , M.Sc. durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
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 2020 , Aktuelles Semester: WiSe 2020/21
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