Data Science & Intelligent Analytics BB
Apply Icon
Jetzt
Bewerben

Data Engineering für Data Science Lab

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Masterstudium

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die Studierenden kennen unterschiedliche, weiterführende Datenspeicherkonzepte (z.B. NoSQL Datenbanken, verteilte Datenbanken usw.), können diese im Kontext einer konkreten Problemstellung auswählen und implementieren. Sie sind überdies in der Lage, die Implementierung dieser Systeme mit Blick auf die Skalierbarkeit und die Anforderungen des Betriebs zu gestalten.

Voraussetzungen laut Lehrplan

Relationale Datenmodellierung, Implementierung Relationaler Datenbanken, SQL

Lehrinhalte

Im Lab werden die Inhalte der ILV "Data Engineering für Data Science" mit Hilfe von praktische Übungen vertieft. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden in der Gruppe diskutiert und erlauben so einen tiefen Einblick in die und eine Festigung der Materie, die in der ILV theoretisch behandelt wurde. Dabei stehen insbesondere folgende Übungsinhalte im Vordergrund:

- Konzeption und Implementierung von problemzentrierten NoSQL Datenbanken (z.B. Key-Value-Stores, Document Stores, Column-Oriented Data Stores, usw.)
- Konzeption und Implementierung von Speicherlösungen für große Datenmengen (Big Data)

empfohlene Fachliteratur

- Edlich, S; Friedland A.; Hampe, J.; Brauer, B.; Brückner, M. (2011) NoSQL: Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. 2. Auflage, Hanser, Carl Gmbh + Co., München (ISBN: 978-3446427532).
- Freiknecht, J. (2014) Big Data in der Praxis: Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren. 1. Auflage, Hanser, Carl Gmbh + Co., München (ISBN: 978-3446439597).
- Kleppmann, M. (2017) Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. 1. Auflage, O'Reilly Media, Farnham (ISBN: 978-1449373320).
- Carpenter, J.; Hewitt, E. (2016) Cassandra: The Definitive Guide: Distributed Data at Web Scale. 2. Auflage, O'Reilly Media, Farnham (ISBN: 978-1491933664).
- Celko, J. (2013) Joe Celko’s Complete Guide to NoSQL: What Every SQL Professional Needs to Know about Non-Relational Databases. 1. Auflage, Morgan Kaufmann, Waltham (ISBN: 978-0124071926).
- Edlich, S; Friedland A.; Hampe, J.; Brauer, B.; Brückner, M. (2011) NoSQL: Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. 2. Auflage, Hanser, Carl Gmbh + Co., München (ISBN: 978-3446423558).

Bewertungsmethoden und -kriterien

Seminararbeit
Hausarbeiten

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

4

geplante Lehr- und Lernmethoden

Vortrag mit Diskussion
Gruppenarbeiten
Bearbeitung von Übungsaufgaben

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

1

Semester-Wochen-Stunden (SWS)

2

Name des/der Vortragenden

N.A.

Studienjahr

1

empfohlene optionale Programmeinheiten

N.A.

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

DPR.2

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

UE

Art der Lehrveranstaltung

Präsenzveranstaltung

Praktikum/Praktika

N.A.