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Foto: Matthias Friel

Modul: Scalable Data Systems - Konzepte und Methoden (Data Engineering)


Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.


HPI-SCAL-K: Scalable Data Systems - Konzepte und Methoden (Data Engineering) Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

Inhalt

Big Data Systeme sind ein essentieller Bestandteil in vielen Anwendungen, beispielsweise in der Medizin, Kommunikation und in anderen Sektoren der Wirtschaft und Disziplinen der Wissenschaft. Die zugrunde liegenden Informationssysteme erfordern effiziente Konzepte und Methoden zur Speicherung und Abfrage von Daten. Dieses Modul vermittelt grundlegende Datenstrukturen und Zugriffsmethoden mit ihren Vorteilen, Nachteilen und Grenzen. Darauf aufbauend werden Konzepte skalierbarer Informationssysteme besprochen. Außerdem behandelt das Modul die effiziente Bearbeitung von Anfragen mit intelligenten Algorithmen auf den Daten. Die Anfragen werden in verschiedene Typen charakterisiert und effiziente Algorithmen zu deren Bearbeitung besprochen. Zugriffs- und Anfragemethoden können beispielsweise durch hardwarenahe Optimierung weiter verbessert werden.

 

Qualifikationsziele

Die Studierenden

  • erlernen skalierbare Datenstrukturen und Zugriffsmethoden,
  • erlernen Kenntnisse in intelligenter Anfragebearbeitung,
  • erweitern ihre fachliche Urteilskompetenz,
  • sind in der Lage zur Lösung von Problemen selbständig geeignete Informationsquellen zu erschließen und einzusetzen,
  • lernen die eigenständige Nachbearbeitung eines Themas auf Grundlage von Primär- und Sekundärliteratur,
  • sammeln Erfahrung in der Formalisierung und Abstraktion von Problemstellungen.
Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Eine Prüfung der folgende Formen:

Hausarbeit, mind. 8 Seiten zusammen mit der Präsentation von Forschungsergebnissen (Vortrag, 30-45 Min.)

Klausur, 90-120 Min.

Mündliche Prüfung, 30-45 Min.

Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)): 120

Veranstaltungen
(Lehrformen)
Kontaktzeit
(in SWS)
Prüfungsnebenleistungen
(Anzahl, Form, Umfang)
Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung
(Anzahl, Form, Umfang)
Für den Abschluss des Moduls Für die Zulassung zur Modulprüfung
Vorlesung/Seminar (Vorlesung oder Seminar) 4 - - -

Häufigkeit des Angebots:

WiSe und SoSe

Voraussetzung für die Teilnahme am Modul: keine
Anbietende Lehreinheit: Digital Engineering
Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Data Engineering WiSe 2018/19 Wahlpflichtmodul