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392157 Big Data Analytics (V) (SoSe 2017)

Einrichtung
Technische Fakultät
Art(en) / SWS
V / 2
Zeitraum
18.04.2017-28.07.2017
Voraussichtl. Wiederholung

Lehrende

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Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Ort Zeitraum  

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Klausuren

Datum Uhrzeit Raum Kommentar
Donnerstag, 28. September 2017 14-16 H7 Nachklausur

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Fachzuordnungen

Modul (Studienmodell 2011) Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-DB2 Datenbanken II Datenbanken II Studieninformation
veranstaltungsübergreifend benotete Prüfungsleistung Studieninformation

Die Angaben in der Tabelle ergeben sich aus der Zuordnung zu einem Modul und der entsprechenden Modulbeschreibung. Bei den angegebenen "Leistungen" können Wahloptionen der Studierenden bestehen; Auskunft hierüber gibt ebenfalls die Modulbeschreibung.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Medienwissenschaft, interdisziplinäre / Master (Einschreibung bis SoSe 2014) Hauptmodul 4 Wahlpflicht 2. 3 benotet  

Allgemeine Anforderungen bei Lehrveranstaltungen:

Die Anforderungen an die aktive Teilnahme (nur gültig für Studienmodell 2002) sind hier erläutert. In den FsB und Modulhandbüchern finden sich Informationen, ob Studienleistungen (nur gültig für Studienmodell 2011)/Einzelleistungen/Modul(teil)prüfungen vorgesehen sind, und welche Anforderungen hierfür bestehen.

Konkretisierung der Anforderungen

Bestehen der mündlichen oder schriftlichen Prüfung (3 LP) sowie erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter. Die erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter beinhaltet die Lösung von mind. 60% der Aufgaben sowie das zweimalige Vorrechnen einer Aufgabe in den Übungsgruppen (2 LP). Diese Leistungen ergeben zusammen 5 LP.

Öffnung

Geöffnet für Hörer/-innen anderer/aller Fakultäten 

Inhalt, Kommentar

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.

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

TeilnehmerInnen
registrierte Anzahl : 89
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer/innen.
Abruf der Liste der Teilnehmer/innen :
Lehrende und ihre Sekretariate können sich die Liste der im eKVV registrierten Teilnehmer/innen über die passwortgeschützen eKVV Seiten abrufen: Meine Veranstaltungen
Falls Sie noch keinen BIS Zugang besitzen oder generelle Hinweise zum Abrufen und zum Umgang mit den Teilnehmerlisten suchen nutzen Sie unsere Hilfeseite
Dort finden Sie auch Informationen dazu, wie Sie aus einer Teilnehmerliste die Ergebnisliste für die Prüfungsdokumentation erstellen und wie Sie diese an die Prüfungsämter übermitteln können.
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Adresse :
SS2017_392157@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die VeranstaltungsteilnehmerInnen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die TeilnehmerInnen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_90851269@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite :
85 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise :
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 0
E-Mailarchiv öffnen
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende :
Montag, 24. April 2017 
Letzte Änderung Zeiten :
Freitag, 7. Juli 2017 
Letzte Änderung Räume :
Freitag, 7. Juli 2017 
Sonstiges
Link auf diese Veranstaltung
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https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=90851269
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