Big Data Management and Analytics

Beschreibung:

Das Modul „Big Data Management and Analytics“ besteht aus den zwei Kursen „Big Data Management“ und „Big Data Analytics“.

Das Modul gibt einen Überblick über aktuelle Herausforderungen, Charakteristika und die Anwendung von Big Data aus einer wissenschaftlichen Perspektive. Viele Anwendungsbeispiele generieren einen hohen Praxisbezug. Im Rahmen des Zertifikatskurses werden verschiedene Datenbanktechnologien für Big Data vorgestellt. Es wird auf die Stapel- und Stromverarbeitung von Big Data sowie Data Mining und graphische Daten eingegangen.

Lernziele: Big Data Management

M1: Einführung in Big Data (Charakteristika, Vorkommen, grundlegende Technologien, Big Data als Geschäftsmodell)

M2: MapReduce (Grundlagen, Bedienungsfehler, Beispiele)

M3: Verteilte Big Data Datenspeicher (CAP-Theorem, ACID und BASE, NoSQL Datenspeicher)

M4: NoSQL Datenspeicher (Google’s BigTable, Amazons DynamoDB)

M5: Big Data Prozesse mit Spark (Historie und Grundlagen, Resilient Distributed Datasets)

Lernziele: Big Data Analytics

A1: Itemsets und Assoziationsregeln (z.B.A-priori Algorithmus, PCY Algorithmus)

A2: Algorithmen für die Suche ähnlicher Items (z.B. Min-Hashing, Locality-Sensitive Hashing)

A3: Gemeinschaften (z.B. Analyse sozialer Netzwerke mit GraphAnalytics, Girvan-Newmann-Algorithmus)

A4: Weblink-Analyse (z.B. PageRank-Algorithmus, Potenzmethode)

A5: Datenströme (z.B. Spark-Streaming, Apache Storm)

Nach erfolgreichem Abschluss dieses Moduls verstehen die Studierenden die Herausforderungen des Managements und der Analyse von sehr großen Datenmengen und Datenströmen in modernen, daten-intensiven Anwendungen und beherrschen IT-basierte Lösungsansätze.

Zielgruppe:

Fachfremde (Ingenieure, Naturwissenschaftler, Betriebswirte etc.), Vorkenntnisse zur Thematik sind nicht nötig

Kursentgelt: 370€

Dieser Zertifikatskurs findet das nächste Mal im Wintersemester 2024/2025 statt!

Dieser englischsprachige Zertifikatskurs kann inhaltlich auf den Weiterbildungsmaster "Intercultural Leadership and Technology" angerechnet werden.

Prof. Dr. Sven Hartmann