Moses - BDASEM Big Data Analytics Seminar

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Modul / Version
#40353 / #11

Gültigkeit
SoSe 2024 - WiSe 2024/25

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch, Englisch

Titel des Moduls
BDASEM Big Data Analytics Seminar

Leistungspunkte
3

Modulverantwortliche*r
Markl, Volker

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

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 gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SoSe 2024 - WiSe 2024/25. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Im Laufe des Seminars lernen die Studierenden: (1) wie sie wissenschaftliche Literatur kritisch lesen und interpretieren können, (2) wie man einen guten wissenschaftlichen Vortrag hält, der technisch präzise, auf die relevanten Themen konzentriert und auch unterhaltsam ist, (3) wie man eine kritische, aber kurze Fachrezension einer Forschungsarbeit zusammenfasst und schreibt. Darüber hinaus erhalten die Studierenden eine Einführung in aktuelle Forschungsthemen im Bereich Datenmanagement, Datenbanksysteme und Technologien und Systeme für Big Data Management und Data Science. Darüber hinaus erhalten die Studierenden ein bessers Verständnis für wissenschaftliche Publikationen, Konferenzen und den wissenschaftlichen Begutachtungsprozess.

Lehrinhalte

Zu Beginn dieses Kurses erfolgt eine Einführung zum Lesen und Bewerten wissenschaftlicher Arbeiten und zum Aufbau und Halten guter Präsentation. Anschleißend erhalten alle Teilnehmenden eine Rohfassung eines hochrangigen Konferenzbeitrags. Aufgabe der Teilnehmenden ist es, die Arbeit kritisch zu lesen und eine schriftliche Rezension der Arbeit zu verfassen, die einer typischen Vorlage für eine Konferenzrezension folgt. Anschließend erhalten die Studierenden die tatsächlichen Gutachten des Papiers, vergleichen diese mit ihren Erkenntnissen und bereiten eine Präsentation vor, in der sie die Verbesserungen erörtern, die zwischen der ursprünglichen Einreichung und der Veröffentlichung des Papiers aufgrund der Kritik der Gutachter vorgenommen wurden. Darüber hinaus müssen die Studierenden jede Woche über die Hauptprobleme der in den Präsentationen ihrer Kommilitonen angesprochenen Themen reflektieren (Einzelheiten werden in der Vorlesung bekannt gegeben.) Zu den möglichen behandelten Themenfeldern gehören gehören die Verarbeitung von Datenströmen (z. B. skalierbare und parallele Window-Joins, Window-Aggregation, Zustandsmanagement), die Datenverarbeitung auf moderner Hardware (z. B. GPU-Datenverarbeitung, FPGA-Beschleunigung für Sketches), die Datenverarbeitung für maschinelles Lernen und Data Science (z. B. Optimierung von Pipelines für maschinelles Lernen, dynamische Parameterzuweisung in Parameter-Servern) sowie Abfrageoptimierung und Kompilierung (z. B. adaptive Kompilierung).

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
BDASEM - Big Data Analytics Seminar	SEM	0434 L 477	WiSe/SoSe	en	2

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

BDASEM - Big Data Analytics Seminar (SEM):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	2.0h	30.0h
Vorbereitung / Selbststudium	15.0	4.0h	60.0h
			90.0h(~3 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Zu Beginn des Semesters erhalten die Studierenden die Rohversion eines eingereichten Konferenzbeitrag. Im folgenden identifizieren und nutzen die Studierenden Sekundärquellen, um das zugewiesene Thema tiefgehend zu bearbeiten. Im weiteren Verlauf erstellen die Studierenden ein schriftliches Gutachten zu ihrer Arbeit unter Einhaltung der wissenschaftlichen Begutachtungsstandards. Am Ende des Semesters hält jede*r Studierende eine Präsentation zu ihrem*seinem Thema und diskutiert die Seminararbeiten der anderen Teilnehmenden. Je nach äußeren Rahmenbedingungen können sich in Einzehlheiten Unterschiede ergeben, welche während des Semesters bekannt gegeben werden.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Dieser Kurs richtet sich an Masterstudierende im dritten Semester, welche ihren Fokus im Studium auf den Bereich Datenbanksysteme und Informationsmanagement legen möchten. Wünschenswerte Voraussetzungen sind unter anderem: (a) erfolgreicher Abschluss des Kurses Datenbanktechnologie (DBT) der TU Berlin oder eines gleichwertigen Kurses, (b) erfolgreicher Abschluss mindestens eines weiterführenden Informationsmanagement-Moduls, wie z.B. Management of Data Streams oder Data Management on modern Hardware, (c) gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift. Idealerweise sollte dieses Seminar im Semester vor Beginn der Masterarbeit belegt werden.

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

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Ergebnisprüfung) schriftliche Review eines Wissenschaftlichen Papers	30	schriftlich	3-5 Seiten
(Ergebnispräsentation) Seminarvortrag	30	mündlich	20 Minuten
(Ergebnisprüfung) Diskussion der Seminarinhalte	40	mündlich	3-5 Minuten pro Paper

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Gesamtnote gemäß § 68 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

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 8.

Anmeldeformalitäten

Zum Besuch der Lehrveranstaltung ist eine Zulassung erforderlich. Bitte informieren Sie sich vor Beginn der Vorlesungszeit auf https://www.tu.berlin/dima/studium-lehre/kursangebote , um nähere Informationen zum Anmeldeprozess zu erhalten.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Will be released at the beginning of the seminar.

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Dieser Kurs richtet sich an Masterstudierende, die sich für Datenbanksysteme und Informationsmanagement interessieren. Dieses Seminar ist eines der Module, welches sich für die Teilnehmende des des Fak. IV Data Science and Engineering Track anerkennen lassen können: https://www.tu.berlin/en/dima/analytics/data-science-and-engineering-track.

Sonstiges

Keine Angabe