194.048 Data-intensive Computing
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • praktische Probleme des Data-intensive Computing zu identifizieren und zu lösen
  • theoretische Grundlagen verteilter Datenverarbeitung zu erklären
  • Methoden der Datenanalyse in verteilten Datenumgebungen anzuwenden
  • Machine Learning auf Large-Scale Data in Hadoop/Spark-basierten Cluster Umgebungen anzuwenden
  • Large-Scale Machine Learning und Data Science Problemlösungen zu entwerfen

Inhalt der Lehrveranstaltung

Theorie: Hadoop, Spark
Praktischer Teil: Implementierung von Large-Scale Data Processing und Machine Learning Aufgaben

Methoden

Praktische Implementierung von Large-Scale Data Processing und Machine Learning Aufgaben

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.14:00 - 16:0005.03.2020 - 12.03.2020FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Lecture
Data-intensive Computing - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.05.03.202014:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Lecture
Do.12.03.202014:00 - 16:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Lecture

Leistungsnachweis

Bewertung anhand von 3 Abgaben (A1: 20pt, A2: 30pt, A3: 50pt; Summe 100pt; A1+A2 >= 35pt, um für A3 zugelassen zu sein!); Anwesenheit und Mitarbeit in den Vorlesungen und Präsentationen Voraussetzung!

ECTS Breakdown:
3.0EC = 75h
6 lectures:        12h
Assignment 1:  12h
Assignment 2:  17h
Assignment 3:  30h
Present + Prep.: 4h

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
31.01.2020 00:00 15.03.2020 20:00 15.03.2020 20:00

Zulassungsbedingung

Voraussetzung für die Anmeldung ist eine Fortmeldung zu einem der folgenden Studien:

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Pflichtfach2. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Weitere Informationen

  • Anwesenheitspflicht!

Sprache

Englisch