Modul 39-Inf-BDA Big Data Analytics

Die Studierenden erlernen in den Vorlesungen und Übungen Kompetenzen bei der Durchführung von Data-Mining-Aufgaben bei sehr großen Datenmengen, die nicht im Hauptspeicher gespeichert werden können. Die Vorlesungen liefern die Schlüsselideen der Ähnlichkeitssuche unter Verwendung von Minhashing und lokalitätssensitivem Hashing, der Verarbeitung von Datenströmen, bei denen Daten so schnell ankommen, dass sie sofort verarbeitet werden müssen oder sonst verloren gehen, von Web-bezogenen Algorithmen wie dem Google PageRank, von Algorithmen um häufige Itemsets, Assoziationsregeln und häufige Teilgraphen zu finden, Algorithmen zur Analyse der Struktur von großen Graphen, wie z. B. von sozialen Netzwerkgraphen, und des MapReduce-Prinzips, um parallele Algorithmen zu entwerfen. Das Modul beinhaltet eine Klausur zu Semesterende.

Students learn in the lectures and are the exercise courses competencies in performing data mining tasks on very large amounts of data that cannot be stored in main memory. The lectures provide the key ideas of similarity search using minhashing and locality-sensitive hashing, of data stream processing where data arrives so fast that it has to be processed immediately or is otherwise lost, of Web-related algorithms such as Google's PageRank, of algorithms for mining frequent itemsets, association rules and frequent subgraphs, of algorithms to analyze the structure of large graphs such as social network graphs, and of the map-reduce principle to design parallel algorithms. The module includes an exam at the end of the term.