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194.048 Data-intensive Computing
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019S, VU, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Ziele der Lehrveranstaltung

  • Identifikation und Lösen praktischer Probleme des Data-intensive Computing
  • Erklären theoretischer Grundlagen verteilter Datenverarbeitung
  • Anwendung von Methoden der Datenanalyse in verteilten Datenumgebungen
  • Anwendung von Machine Learning auf Large-Scale Data in Hadoop/Spark-basierten Cluster Umgebungen

Inhalt der Lehrveranstaltung

Theorie: Hadoop, Spark
Praktischer Teil: Implementierung von Large-Scale Data Processing und Machine Learning Aufgaben

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do14:00 - 16:0007.03.2019 - 27.06.2019FAV Hörsaal 1 Lecture
Do14:00 - 16:0004.04.2019 - 06.06.2019EI 3 Sahulka HS Lecture
Do09:00 - 19:0027.06.2019FAV Hörsaal 1 Presentations
Data-intensive Computing - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do07.03.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do14.03.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do21.03.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do28.03.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do04.04.201914:00 - 16:00EI 3 Sahulka HS Lecture
Do11.04.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do02.05.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do09.05.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do16.05.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do23.05.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do06.06.201914:00 - 16:00EI 3 Sahulka HS Lecture
Do13.06.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Lecture
Do27.06.201909:00 - 19:00FAV Hörsaal 1 Presentations
Do27.06.201914:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Presentations

Leistungsnachweis

Bewertung anhand von 3 Abgaben (A1: 20pt, A2: 30pt, A3: 50pt; Summe 100pt; A1+A2 >= 35pt, um für A3 zugelassen zu sein!); Anwesenheit und Mitarbeit in den Vorlesungen und Präsentationen Voraussetzung!

ECTS Breakdown:
3.0EC = 75h
6 lectures:        12h
Assignment 1:  12h
Assignment 2:  17h
Assignment 3:  30h
Present + Prep.: 4h

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.02.2019 00:00 10.03.2019 23:59 10.03.2019 23:59

Zulassungsbedingung

Voraussetzung für die Anmeldung ist eine Fortmeldung zu einem der folgenden Studien:

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science 2. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Weitere Informationen

  • Anwesenheitspflicht!

Sprache

Englisch