Data Science Hochschulzertifikat

Big Data

Programm
Data Science

Abschluss
Einzelzertifikat

Modulnummer
30100

Themenbereich
Data Management, Vertiefungsstudium

Leistungpunkte
5

Sprache
deutsch/englisch

Dozent
Prof. Dr. Thomas Eppler

Gebühren
1005 €

Dauer
6 Wochen

Präsenzveranstaltungen
Albstadt (ggf. Online)

Onlineanteil
85%-100%

Modulbeginn

1. Termin: 24.01.2022 - 06.03.2022
2. Termin: 23.01.2023 - 05.03.2023

Modulinhalte

Im Modul Big Data werden folgende Inhalte vermittelt.

Vorlesung:

  • Überblick zu NO-SQL-Datenbanken
  • Überblick zu Graphendatenbanken
  • Architekturen für verteiltes und paralleles Datenmanagement und Datenverteilung
  • Verteilte Anfragebearbeitung
  • Clustering, Map Reduce, YARN, Tez
  • Verteilte Datenbanken
    • Vertikale/horizontale Fragmentierung
    • Fragmentierungstransparenz
    • Transaktionskontrolle
  • Frameworks für Skalierung und Parallelisierung der Datenzugriffe am Beispiel von Apache Hadoop, Spark und verteilten RDBMS

Praktikum:

  • Arbeiten mit Apache Hadoop, Spark Clustern, IBM Cloud, Azure, IBM Data Warehouse
  • Arbeiten mit MongoDB, Apache Cassandra, Neo4J
  • Arbeiten mit Injectiontools wie Apache Nifi, Talend, IBM NodeRed

Lernergebnisse, Kompetenzen

Wissen

Die Studierenden

  • kennen Systeme und Techniken für die parallele Datenverarbeitung.
  • kennen die Aufgabenstellungen aus dem Themengebiet von Big Data.
Fertigkeiten

Die Studierenden

  • sind in der Lage die Problem- und Aufgabenstellungen mit Bezug auf das Themengebiet Big Data zu erkennen, diese, basierend auf eigenem Wissen und durch die gezielte Recherche zu beschreiben, Lösungsansätze zu entwickeln und diese allein oder im Team umzusetzen.
  • sind in der Lage, eine anwendungsbezogene Evaluation von Daten, –Zugriffs- und – Verwaltungstechniken sowie von den diese Techniken implementierenden Systemen auszuführen, und darauf basierend eine zielgerechte Auswahl zu treffen. - sind in der Lage wissenschaftliche Beiträge im Themenbereich Big Data eigenständig zu lesen und qualitative Vergleiche der gelesenen Beiträge systematisch zu präsentieren.
Sozialkompetenz

Die Studierenden können im Rahmen einer eigenständigen Arbeit neue Ansätze für einen Big Data Prozess mit komplexer Aufgabenstellung entwickeln.

Selbstständigkeit

Die Studierenden erarbeiten sich den Inhalt selbständig anhand von Studienbriefen.

Teilnahmevoraussetzung

Für die Teilnahme an unseren Zertifikatsmodulen bestehen keine verpflichtenden Teilnahmevoraussetzungen, wir empfehlen jedoch grundlegende Kenntnisse von relationalen Datenbanken bzw. vorab das Modul 20100: Databases zu belegen.

Prüfungsform

Hausarbeit

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Hinweis: Die Teilnehmerzahl ist im Interesse der Teilnehmer begrenzt, so dass wir eine frühzeitige, verbindliche Anmeldung empfehlen.

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