T164 – Big Data Management
Modul
Big Data Management
Big Data Management |
Modulnummer
T164
Version: 1 |
Fakultät
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
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Niveau
Master
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Dauer
1 Semester
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Turnus
Sommersemester
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Modulverantwortliche
Prof. Dr. Andreas Thor |
Dozierende
Prof. Dr. Andreas Thor |
Sprache(n)
Deutsch |
ECTS-Leistungspunkte
5 ECTS-Punkte |
Workload
125 Stunden |
Lehrveranstaltungen
4 SWS (2 SWS Vorlesung | 2 SWS Seminar) |
Selbststudienzeit
65 Stunden |
Prüfungsvorleistung(en)
Keine
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Prüfungsleistung(en)
Prüfung Projektarbeit |
Lehr- und Lernformen
Das Modul beinhalt Vorlesungen mit seminaristischen Anteilen, bei denen mittels praxisnaher Fallbeispiele Inhalte und Methoden mit den Studierenden erarbeitet und diskutiert werden. Im Selbststudium vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse unter Verwendung interaktiver E-Learning-Materialien, u.a. Lernvideos sowie Selbsttests zur Wissensüberprüfung. Die Studierenden bearbeiten Übungsaufgaben zu konzeptionellen und praktischen Aspekten sowie ein praxisnahes Projekt aus ihrem betrieblichen Umfeld. Die Studierenden stellen Ihre erzielten Lösungen in Online- bzw. Präsenzseminaren zur Diskussion vor. |
Medienform
keine Angabe |
Lehrinhalte/Gliederung
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Qualifikationsziele
Aufbauend auf den Kenntnissen zum Datenmanagement mit relationalen Datenbanksystemen erhalten dieStudierenden einen systematischen Überblick über die Techniken zum effizienten Management sehr großer Datenmengen (Big Data) in der Cloud. Die Studierenden kennen Funktionsweisen und Prinzipien verteilter NoSQL-Datenbanken sowie der verteilten Verarbeitung sehr großer Datenmengen (u.a. mit MapReduce). Sie können NoSQL-Systeme nach verschiedenen Kriterien (z.B. Datenkonsistenz, Verfügbarkeit) analytisch bewerten und sind in der Lage, für konkrete Anwendungsprobleme geeignete Technologien zu identifizieren. Die Studierenden können mit praxisnahen Herausforderungen umgehen sowie im Team an spezifischen Aufgabenstellungen arbeiten und deren Lösungen präsentieren. |
Zulassungsvoraussetzung
Keine
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Empfohlene Voraussetzungen
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Literaturhinweise
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Aktuelle Lehrressourcen
keine |
Hinweise
Keine Angabe
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Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL/Moodle/etc.
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