Moses - Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analysis and Data Mining

Zur Modulseite PDF generieren

Modul / Version
#40311 / #1

Gültigkeit
SS 2014 - SS 2014

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analysis and Data Mining

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Markl, Volker

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Mündliche Prüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34351500 FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA)

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
EN 7

Ansprechpartner*in
Soto, Juan

E-Mail-Adresse
sekr@dima.tu-berlin.de

Webseite

https://www.tu.berlin/dima

Diese Modulbeschreibung ist nicht oder nicht vollständig auf deutsch hinterlegt.

Es wird auf Wunsch trotzdem der Inhalt der unvollständigen Spracheversion angezeigt.

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SS 2014 - SS 2014.

Lernergebnisse

Keine Angabe

Lehrinhalte

Keine Angabe

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analytics and Data Mining	IV	0434 L 472	SoSe	Keine Angabe	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Advanced Information Management 3 - Scalable Data Analytics and Data Mining (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Exercises / practice	15.0	2.0h	30.0h
Final report & presentation (as preparation for oral exam)	15.0	2.0h	30.0h
Plenary sessions	15.0	4.0h	60.0h
Preparation / Consolidation (including literature work and seminar presentation)	15.0	4.0h	60.0h
			180.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Mündliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 30.

Anmeldeformalitäten

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman : Mining of Massive Datasets (Free Online: http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf)
Ian H. Witten, Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques.
Tom White: Hadoop: The Definitive Guide von Tom White

Zugeordnete Studiengänge

Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Keine Angabe

Sonstiges

Keine Angabe