Moses - Masterprojekt: Large Scale Data Integration

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Modul / Version
#41215 / #3

Gültigkeit
SoSe 2025 - WiSe 2025/26

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch, Englisch

Titel des Moduls
Masterprojekt: Large Scale Data Integration

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Abedjan, Ziawasch

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

Fachgebiet
34353400 FG Data Integration and Data Preparation (BIFOLD)

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
TEL 11

Ansprechpartner*in
Abedjan, Ziawasch

E-Mail-Adresse
abedjan@tu-berlin.de

Webseite

https://www.tu.berlin/d2ip

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum SoSe 2025 - WiSe 2025/26. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2026) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2026

Lernergebnisse

In diesem Kurs entwickeln die Studierenden Lösungen für die Integration von Daten im großen Maßstab. Ziel ist es, in Gruppen von bis zu 4 Studierenden einen bestehenden Forschungsprototyp zu reproduzieren und mit eigenen Ideen zu erweitern. Jede Gruppe wird von einem Mentor aus der D2IP-Gruppe begleitet, der den Fortschritt dokumentiert und festhält. Die Studierenden lernen, skalierbare Algorithmen zu implementieren, sie systematisch zu evaluieren, technische Dokumente zu lesen und zu interpretieren sowie experimentelle Ergebnisse kritisch zu beurteilen. Gleichzeitig lernen die Studierenden, mit Problemen der Datenheterogenität im großen Maßstab umzugehen.

Lehrinhalte

* Auswahl eines Projekts und Zusammenstellung eines Teams * Diskussionsrunden zu Design, Umsetzung, Tests und Experimenten * Prototypenumsetzung, Tests und Experimente * 15-minütige mündliche Präsentation des erstellten Prototyps

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Large Scale Data Integration (LSDIPro)	PJ		WiSe/SoSe	en	6

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Large Scale Data Integration (LSDIPro) (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Präsenzzeit	15.0	6.0h	90.0h
Vor-/Nachbereitung	15.0	12.0h	180.0h
			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

Angeleitete und selbstorganisierte Projektarbeit. Die Studierenden wählen ein Projekt aus einer vorgegebenen Liste aus, lesen das Paper und klären mit einem Mentor Verständnisprobleme und stecken das Implementierungsziel ab. Die Algorithmen und Systeme werden neu implementiert und systematisch evaluiert und verbessert. Ergänzt werden diese Projekte durch regelmäßige Diskussionsrunden und eine abschließende Präsentation der erzielten Ergebnisse.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Grundlegende Kurse in Maschinelles Lernen und Datenmanagement

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) Experimentation	30	praktisch	k. A.
(Ergebnisprüfung) Implementation und Dokumentation	50	praktisch	k. A.
(Ergebnisprüfung) Präsentation	20	mündlich	15 min

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 3: Fak IV (3)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt	45.0pt	40.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Das Projekt kann einzeln oder in Teams von bis zu 4 Studierenden durchgeführt werden. Das Modul wird mit einer Portfolioprüfung abgeschlossen, die aus zwei Teilen besteht: (1) Die Implementierung eines Prototyps für das ausgewählte Paper, einschließlich Dokumentation. Die Studierenden reichen ihren Quellcode und zusätzliche Artefakte (wie Dokumentation) zur Benotung ein. Um den Prototyp zu erstellen, arbeiten die Studierenden selbstorganisiert. Typische Schritte umfassen das Kennenlernen eines bestehenden Papers, in das die Arbeit integriert werden soll (falls für das spezifische Thema zutreffend), das Entwickeln eines ersten Designs für ihr ausgewähltes Projektthema, das Implementieren dieses Designs in einer spezifischen Programmiersprache, das Dokumentieren des Prototyps und das Erstellen von Testfällen für automatisierte Tests. (2) Die Studierenden sollen die entwickelte Lösung systematisch benchmarken und kleinere Verbesserungen testen. Die Studierenden können ihre Ideen mit ihrem Projektmentor diskutieren und Feedback von ihm erhalten. (2) Eine Folienpräsentation des Projekts des Teams vor dem Kurs, einschließlich einer Diskussion. In dieser Präsentation geben die Studierenden Einblicke in z. B. die Motivation ihres Papers, ihren allgemeinen Ansatz, Einzelheiten ihrer Implementierung sowie ihre experimentellen Ergebnisse.

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 24.

Anmeldeformalitäten

Auf ISIS zu finden

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

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