Modul: Data Systems Foundations

Inhalt

Die Digitalisierung und zunehmende Vernetzung erzeugt neue Datenaufkommen, deren Charakteristika und Verarbeitung sich von bisherigen Daten unterscheiden. Diese wachsenden Datenmengen und die sich daraus ergebenden Möglichkeiten der Analyse erfordern neue Techniken und Methoden zu deren Erfassung, Transformation und Bearbeitung. Dieses Modul vermittelt Architekturen und Methoden zur verteilten, parallelen Verarbeitung von Daten und thematisiert die Herausforderungen, die sich an skalierbare, Daten verarbeitende Systeme stellen. So werden beispielsweise Systemarchitekturen zur Behandlung von Daten aus heterogenen Quellen (Variety), Daten mit hoher Erfassungsfrequenz und schnellen Verarbeitungszeiten (Velocity) und umfangreichen Daten (Volume) behandelt. Im Fokus der Betrachtung stehen dabei, neben einer Systematisierung der Systeme und ihrer Einsatzzwecke, charakteristische Systemeigenschaften, wie Architektur, verwendete Datenstrukturen, transaktionales Verhalten, Skalierbarkeit und Verteilung, Implementierungskonzepte sowie deren Einordnung in den Stand der Technik.

Qualifikationsziele

Die Studierenden erwerben detailliertes Wissen über die im Modul gegenständlichen Fachthemen. Die Studierenden

- erkennen die Herausforderungen von Big Data Problemen (volume, variety, velocity) und Data Engineering an IT-Systeme,

- beherrschen grundlegende Charakteristika von Big Data und Data Engineering Systemen und deren Aufbau und können diese in Entwicklungsprozesse einbringen,

- können zu einer vorgegebenen Problemstellung geeignete Lösungskonzepte und -strategien auswählen und anwenden,

- erwerben Erfahrung im Umgang mit Softwaresystemen und -werkzeugen und skalierbaren Systemarchitekturen,

- können Methoden und Verfahren der parallelen und verteilten Datenverarbeitung bewerten und anwenden,

- erlangen fachspezifische theoretische, methodische und praktische Kenntnisse,

- sind in der Lage zur Lösung von Problemen selbstständig geeignete Informationsquellen zu erschließen und einzusetzen,

- erweitern ihre Lernfähigkeiten,

- haben Einblicke in aktuelle Lösungsansätze in Industrie- und Forschungsprojekten und in den aktuellen Stand der Forschung gewonnen.

Eine Prüfung der folgenden Formen:

Klausur, (90-120 Minuten)

Mündliche Prüfung, (30-45 Minuten)

Übungsaufgaben (50%)

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