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Foto: Matthias Friel

Modul: Scalable Data Systems - Spezialisierung (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-S: Scalable Data Systems - Spezialisierung (Data Engineering) 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 folgende Formen:

Klausur, 90-120 Min.

Mündliche Prüfung, (30-45 Min.) und Demonstration eines erarbeiteten Computerprogramms (30 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:

Empfohlen wird die vorangehende Teilnahme an HPI-SCAL-K oder HPI-SCAL-T.

Anbietende Lehreinheit: Digital Engineering
Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Data Engineering WiSe 2018/19 Wahlpflichtmodul