Modul: Scalable Data Systems - Spezialisierung

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-S: Scalable Data Systems - Spezialisierung

Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP

Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul):	Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:	Inhalt Das Modul vermittelt aktuelle Forschungsfragestellungen und -ergebnisse im Kontext skalierbarer Big Data Systeme. Das Modul behandelt insbesondere die Identifikation von Schwächen des aktuellen Stands der Technik und der wissenschaftlichen Erarbeitung weiterführender Techniken effizienter Zugriffs- und Anfragemethoden. Dies erfolgt vornehmlich anhand eines oder mehrerer konkreter Anwendungsszenarien. Qualifikationsziele Die Studierenden erarbeiten Limitierungen und Erweiterungen bestehender skalierbarer Datensysteme, behandeln neue Big Data Methoden wie beispielsweise In-Memory Technologien, erlernen die wissenschaftliche Bearbeitung aktueller Forschungsfragestellungen im Bereich Scalable Data Systems, erlangen fachspezifische theoretische, methodische und praktische Kenntnisse, können zu einer vorgegebenen Problemstellung geeignete Lösungskonzepte und -strategien auswählen und anwenden, sind in der Lage aktuelle Forschungstrends zu verfolgen und diese in ihre Arbeit einzubinden, sind in der Lage sich selbständig wissenschaftliche Literatur zu Einzelthemen zu erschließen und zu bewerten, sammeln Erfahrung in der Formalisierung und Abstraktion von Problemstellungen, lernen Kriterien und Prinzipien des wissenschaftlichen Schreibens kennen, können bearbeitete Aufgaben präsentieren und gegen kritische Einwände verteidigen.
Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):	Eine Prüfung der folgenden Formen: Klausur, 90-120 Minuten Hausarbeit, (mind. 8 Seiten) zusammen mit Ergebnispräsentation (20-45 Minuten) Mündliche Prüfung, 30-45 Minuten
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	-	Übungsaufgaben (50%)	-


Häufigkeit des Angebots:	WiSe und SoSe
Voraussetzung für die Teilnahme am Modul:	Empfohlen wird die vorangehende Teilnahme an HPI-SCAL-K oder HPI-SCAL-T.
Anbietende Lehreinheit(en):	Digital Engineering

Zuordnung zu Studiengängen	Modulart
Master of Science Data Engineering WiSe 2018/19	Wahlpflichtmodul