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#40311 / #5

SS 2017 - SS 2018

Englisch

Advanced Information Management 3 (AIM-3) Scalable Data Science: Systems & Methods (SDSSM)

6

Markl, Volker

Benotet

Portfolioprüfung

Englisch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34351500 FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA)

Keine Angabe

Kontakt


EN 7

Soto, Juan

sekr@dima.tu-berlin.de

Lernergebnisse

The last decade was marked by the digitalization of virtually all aspects of modern society. Today, businesses, government institutions, as well as science and engineering organizations, among others face an avalanche of digital data on a daily basis. In order to derive insight from all of this data, society needs individuals with a strong foundation in scalable data science. In this course students will learn about popular scalable data analysis systems and scalable data analytics methods and gain practical experience in conducting scalable data science.

Lehrinhalte

Keine Angabe

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Advanced Information Management 3 (AIM-3) - Scalable Data Science: Systems & Methods (SDSSM)IV0434 L 472WiSe/SoSeKeine Angabe4

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Advanced Information Management 3 (AIM-3) - Scalable Data Science: Systems & Methods (SDSSM) (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Exercises/Practice15.04.0h60.0h
Plenary sessions15.04.0h60.0h
Preparation & Consolidation (incl. literature studies)15.04.0h60.0h
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:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Deliverable assessment) Homework30schriftlichKeine Angabe
(Deliverable assessment) In-class presentations20mündlichKeine Angabe
(Examination) Written test50schriftlichKeine Angabe

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt95.0pt90.0pt85.0pt80.0pt75.0pt70.0pt65.0pt60.0pt55.0pt50.0pt

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:
Winter- und 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)
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. Witten and Eibe Frank, Morgan Kaufmann, 2011.
Hadoop: The Definitive Guide (4th Edition), Tom White, O’Reilly Media, 2015.
Supplementary reading material may be assigned to complement course lectures.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.
Keine Angabe

Sonstiges

Keine Angabe