392157 Big Data Analytics (V) (SoSe 2017)

Lehrinhalte

Die Vorlesung "Big Data Analytics" behandelt Methoden und Verfahren aus dem Bereich Big Data & Analytics. Sie behandelt inbesondere folgende Themen:

1) Transaktionen
2) SQL Tuning
3) Data Warehouses
4) Cloud Computing
5) NoSQL
6) MapReduce (am Beispiel von Hadoop)
7) Data Mining und Machine Learning auf großen Datenmengen
8) Verarbeitung von Datenströmen

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Kenntnisse aus Datenbanken I (oder vergleichbare Kenntnisse aus anderen Vorlesungen)

Literaturangaben

A. Silberschatz, H. F. Korth, S. Sudarshan, „Database System Concepts“, 5th edition, McGraw Hill, 2006.

R. Elmasri und S.B. Navathe, „Fundamentals of Database Systems“, 5th edition, Pearson/Addison Wesley, 2007.

William H. Inmon, "Building the Data Warehouse", John Wiley & Sons, 1996.

Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman, "Mining of Massive Datasets", 2nd Edition, Cambridge University Press, 2014.

Tom White, "Hadoop: The Definitive Guide Storage and Analysis at Internet Scale", 3rd edition, O'Reilly.

Viktor Mayer-Schönberger , Kenneth Cukier , " Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think", John Murray, 2013.

Eric Redmond , Jim R. Wilson, "Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement", O' Reilly, 2012.

Peter Gulutzan, Trudy Pelzer , "SQL Performance Tuning", Addison Wesley, 2002.