Moses - Programmierpraktikum Large-scale Data Engineering (unbenotet)

Modul / Version
#41094 / #1

Gültigkeit
SoSe 2023 - WiSe 2023/24

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch, Englisch

Titel des Moduls
Programmierpraktikum Large-scale Data Engineering (unbenotet) (Programmierpraktikum Large-scale Data Engineering)

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Böhm, Matthias

Benotung
Unbenotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Deutsch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34352900 FG Big Data Engineering

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
TEL 8-1

Ansprechpartner*in
Damme, Patrick

E-Mail-Adresse
patrick.damme@tu-berlin.de

Webseite

https://www.tu.berlin/en/dams

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SoSe 2023 - WiSe 2023/24.

Lernergebnisse

In diesem Projekt-Modul erlernen die Studierenden das Erstellen von Prototypen für spezifische Projekte sowie das professionelle Präsentieren dieser Prototypen in Form eines Vortrags. Diese Aspekte werden mit einem speziellen Fokus auf die Forschungsgebiete Data Engineering, Data Management und Machine Learning Systems abgedeckt.

Lehrinhalte

Dieses Modul umfasst ein Programmier-Projekt im Kontext von Big Data Engineering, d.h., zu Themen im Umfeld von skalierbaren Daten- und ML-Systemen. Konkret ist das Modul wie folgt strukturiert: * Auswahl eines Projekts * Diskussionsrunden zu Design, Implementierung, Tests und Experimenten * Prototypische Implementierung, Tests und Experimente * 15min Vortrag zum erstellten Prototypen

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Large-scale Data Engineering	PJ		WiSe/SoSe	en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Large-scale Data Engineering (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Teilnahme Diskussions-Runden	4.0	2.0h	8.0h
Prototyp-Implementierung	1.0	202.0h	202.0h
Tests, Dokumentation, Experimente	1.0	40.0h	40.0h
Vortrags-Vorbereitung und Präsentation	1.0	20.0h	20.0h
			270.0h(~9 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Begleitete und selbst-organisierte Projekt-Arbeit. Die Studierenden wählen ein Programmier-Projekt aus einer vorgegebenen Liste, erstellen ein initiales Design und implementieren dann einen Prototyp inklusive Dokumentation, Tests und relevanten Experimenten. Die Programmierungs-Projekte werden angereichert mit regelmäßigen Diskussions-Runden und einer abschließenden Präsentation der erreichten Ergebnisse.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Abgeschlossene grundlegende Kurse zu angewandtem Machine Learning und Data Management

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Unbenotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Deutsch, Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable assessment) Implementierung, Tests, Dokumentation	85	praktisch	N/A
(Deliverable assessment) Präsentation	15	mündlich	15 min

Notenschlüssel

Ab insgesamt 50 Portfoliopunkten bestanden.

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Das Projekt kann in Teams von 1 bis 3 Studierenden durchgeführt werden, wird jedoch als Ganzes bewertet.

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 20.

Anmeldeformalitäten

Registrierung per E-Mail an Patrick Damme (patrick.damme@tu-berlin.de)

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Project-specific literature will be discussed during the first discussion round.

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.

Sonstiges

Keine Angabe