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[Institut fuer Informatik] [Leerraum] [Humboldt-Universitaet zu Berlin]

Big Data Analytics

Die VL führt in Big Data-Techniken und Ansätze. Zu Beginn der VL wird auf neuartige Ansätze relationaler DBMSe für die parallele Verarbeitung von Anfragen sowie auf NoSQL-DBMSe eingegangen.

Anschließend werden verschiedene Algorithmen beispielsweise zum Clustering, Association Rule Mining oder Page Ranking und deren skalierbaren Ausführung, Ansätze zur Datenintegration, Datensäuberung, Entity-Recognition usw. vorgestellt. Des Weiteren werden Fragen zur Versionierung von Daten und Prozessen sowie die Beschreibung wichtiger Eigenschaften im Bereich Big Data angesprochen und Lösungen diskutiert.

Ziel der Vorlesung ist es, Studenten mit skalierbaren Ausführungsumgebungen (MapReduce based) vertraut zu machen und gleichzeitig Pros und Cons anderer Alternativen zur Ausführung von Anfragen auf großen Datenmengen sichtbar zu machen.

Die Vorlesung ist eine dreistündige Vorlesung, die vierstündig gelesen wird. Die Gesamtanzahl der Vorlesungsstunden erhöht sich dadurch nicht.

Den entsprechenden Agnes Eintrag finden Sie hier.

Vorlesung und Eigenarbeit

Diese Vorlesung ist eine fortgeschrittene Veranstaltung. Damit werden Kenntnisse vorausgesetzt, wie sie in Einführung von Datenbanken/DBS1 vermittelt werden. Diese sind unabdingbare Voraussetzung für eine Teilnahme an dieser Veranstaltung.

 

Die Eigenarbeit besteht hauptsächlich in der Beteiligung an der Vorlesung. Darüberhinaus werden auch Präsentationen durch die Studenten in der Vorlesung zu eigenen Lösungen der Aufgaben erwartet. Eine regelmäßige Teilnahme an der Vorlesung ist damit unabdingbare Voraussetzung für einen erfolgreichen Abschluss.

Zulassungsvoraussetzung für die Prüfung ist die kontinuierliche Mitarbeit in der Vorlesung.

Zu lösende Aufgaben der Vorlesung

Folgende Aufgaben sind für die Vorlesung zu lösen:

  • Aufgabe 1 (Abgabe der Lösung als pptx oder pdf am Dienstag, 21. November 2017, 18 Uhr), bitte mir per Mail zusenden: freytag at informatik punkt hu-berlin punkt de; Vorstellung der Lösungen in der Vorlesung am 22. November 2017. Die Aufgabe gilt nur dann als vollständig gelöst, wenn  Sie die Folien abgegeben haben, der Inhalt korrekt und vollständig ist (d.h. wiederspiegelt, dass Sie die Aufgabe mit Hilfe von Flink gelöst haben) und am 22.November in der Vorlesung bereit stehen, einen Vortrag zu halten. Die Auswahl der Vortragenden selbst erfolgt am 22.11.2017.
  • Aufgabe 2: Bitte lesen und lösen die Sie Aufgabe zeitlich frühzeitig. Abgabe der Lösung als pptx oder pdf am Montag, 29. Januar 2018, 23:59 Uhr), bitte mir per Mail zusenden: freytag at informatik punkt hu-berlin punkt de; Vorstellung der Lösungen in der Vorlesung am 31. Januar 2018. Die Aufgabe gilt nur dann als vollständig gelöst, wenn  Sie die Folien abgegeben haben, der Inhalt korrekt und vollständig ist (d.h. wiederspiegelt, dass Sie die Aufgabe mit Hilfe von Flink gelöst haben) und am 31. Januar 2018 in der Vorlesung bereit stehen, einen Vortrag zu halten. Die Auswahl der Vortragenden selbst erfolgt am selben Tage.

Vorlesungsfolien

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Termine und Gestaltung der einzelnen Vorlesungen

Datum Vorlesung Sonstige Bem.
16.10.17 Fällt aus Dies academicus
18.10.17 Einführung
23.10.17
25.10.17
30.10.17
01.11.17
06.11.17
08.11.17 Flink Vortrag M. Peters
13.11.17
15.11.17
20.11.17
21.11.17 Aufgabe 1 abgeben (18 Uhr)
22.11.17 Vortrag Aufgabe 1 - Anwesenheitspflicht
27.11.17
29.11.17
04.12.17
06.12.17
11.12.17
13.12.17
18.12.17 Fällt aus
20.12.17 Fällt aus
08.01.18
10.01.18
15.01.18
17.01.18
22.01.18
24.01.18 Fällt aus
29.01.18 Fällt aus Abgabe der Aufgabe 2
31.01.18 Vortrag Aufgabe 1 - Anwesenheitspflicht
05.02.18 Fällt aus
07.02.18 Fällt aus
12.02.18 Fällt aus
14.02.18 Fällt aus


[Punkt]  Sommersemester 2018

[aktiver Punkt]  Wintersemester 2017/18

[Punkt]  Sommersemester 2017

[Punkt]  Sommersemester 2016

[Punkt]  Wintersemester 2015/16

[Punkt]  Sommersemester 2015

[Punkt]  Wintersemester 2014/15

[Punkt]  Sommersemester 2014

[Punkt]  Wintersemester 2013/14

[Punkt]  Sommersemester 2013

[Punkt]  Wintersemester 2012/13

[Punkt]  Sommersemester 2012

[Punkt]  Wintersemester 2011/12

[Punkt]  Sommersemester 2011

[Punkt]  Wintersemester 2010/11

[Punkt]  Sommersemester 2010

[Punkt]  Wintersemester 2009/10

[Punkt]  Sommersemester 2009

[Punkt]  Wintersemester 2008/09

[Punkt]  Sommersemester 2008

[Punkt]  Wintersemester 2007/08

[Punkt]  Sommersemester 2007

[Punkt]  Wintersemester 2006/07

[Punkt]  Sommersemester 2006

[Punkt]  Wintersemester 2005/06

[Punkt]  Sommersemester 2005

[Punkt]  Wintersemester 2004/05



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