Foundations in Data Engineering

Worum geht's

Du lernst, wie große Datenmengen organisiert, verteilt gespeichert und effizient analysiert werden. Am Ende kannst du verteilte Datenhaltungskonzepte, Map/Reduce-Techniken und deren Anwendungen (z. B. Hadoop, NoSQL) anwenden, Analysealgorithmen für verteilte Daten implementieren und Optimierungstechniken einschätzen.

Was du danach kannst

Konzepte verteilter Datenhaltung anwenden und charakterisieren
Analysealgorithmen für sehr große, verteilte Datenmengen nutzen, implementieren und bewerten
Techniken zur Optimierung von Analyseprozessen einschätzen und kombinieren
Optimierte Analyseprozesse für unterschiedliche Datencharakteristika und Systemarchitekturen weiterentwickeln
Gesellschaftliche Bedeutung und Datenschutzaspekte der Techniken kennen

Aus was das Modul besteht

VorlesungVermittlung der Inhalte durch Vorträge, Beispiele und Diskussionen; dient als Motivation zum Selbststudium
ÜbungAufgabenblätter zur Kontrolle und Vertiefung; anfänglich angeleitet, später selbstständige und Gruppenarbeit; ggf. Projektarbeiten zur Anwendung

Lehrmethode

Vorlesungzur Einführung der Konzepte, mit Beispielen und Diskussionen
Übungen mit Aufgabenblätternzur selbstständigen Kontrolle und Vertiefung der Methoden und Konzepte
Projektarbeit (optional)Anwendung von Vorlesungsinhalten auf komplexe Probleme

Solltest du schon können

IN0001 Einführung in die Informatik 1empfohlen
IN0008 Grundlagen: Datenbankenempfohlen
IN0007 Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturenempfohlen

Prüfung

KlausurProgrammierteil

Die Prüfungsleistung erfolgt als Klausur mit einer Dauer von 90 Minuten. Die Klausur enthält Wissensfragen zu Konzepten verteilter Datenhaltung sowie Programmieraufgaben zur Implementierung und Bewertung fortgeschrittener Algorithmen und Datenstrukturen; ferner Aufgaben zur Entwicklung optimierter Analyseprozesse für gegebene Szenarien.

Literatur

Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman - Mining of Massive Datasets
Maurice Herlihy, Nir Shavit - The Art of Multiprocessor Programming
Garcia-Molina, Ullman, Widom - Database Systems: The Complete Book
Alfons Kemper, André Eickler - Datenbanksysteme. Eine Einführung

Termine

VorlesungFoundations in Data Engineering (IN2326)2 Gruppen zur Wahl

ADi.12:00–14:00
102, Hörsaal 2, "Interims I" (5620.01.102)
15× · 13.10.–02.02.
- 13.10.
- 20.10.
- 27.10.
- 03.11.
- 10.11.
- 17.11.
- 24.11.
- 01.12.
- 08.12.
- 15.12.
- 22.12.
- 12.01.
- 19.01.
- 26.01.
- 02.02.
BMi.14:00–16:00
00.04.011, MI Hörsaal 2 (5604.EG.011)
15× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 28.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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