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Master-Project Database Technology - Einzelansicht

Veranstaltungsart Projekt Kurztext
Veranstaltungsnummer INF-11030-20141 Rhythmus jedes Semester
Semester SS 2014 Studienjahr
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
SWS 2 Sprache englisch
Credits 9
Hyperlink http://dbis.uni-konstanz.de/teaching/
Termine iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export -.  bis  ohne Term.        

Zugeordnete Lehrpersonen
Zugeordnete Lehrpersonen Zuständigkeit
Scholl, Marc H., Prof. Dr. verantwortlich
Grün, Christian, Dr. begleitend
Arisal, Andria begleitend
Holupirek, Alexander, Dr. begleitend
Mansmann, Svetlana, Dr. begleitend
Rehman, Nafees Ur, Dr. begleitend
Weiler, Andreas, Dr. begleitend
Wörteler, Leonard begleitend
Abschluss Studiengang Semester Prüfungsversion
Information Engineering, MSc -
Zuordnung zu Einrichtungen
FB Informatik und Informationswissenschaft
AG Scholl (Database and Information Systems)

XML Technology: Databases, XQuery

Contact: Christian Grün

We are always looking for ambitious master students who want to contribute to the Open Source project BaseX, and who like to work independently and creatively. Some of our current topics are:

- security annotations
- user management

- implement IDE features: code completion, correct highlighting
- Step-by-step debugging via Eclipse, oXygen or the BaseX GUI
- Pretty printing: format XQuery files

IDE integration
- better integration in IntelliJ or Eclipse

- Bring BaseX and Lucene/solr together
- Full-text: index descendant paths

- incremental backups
- MVCC: multi-version concurrency control

- admin panel (à la phpmyadmin)

- Platform as a Service (PaaS): use BaseX into the cloud (OpenShift, Cloud Foundry)

- XQuery in the Browser (examples: saxon-ce, xqib, zorba.js)
- XForms: implement XForms in XQuery

Social Media Stream Analysis

Contact: Andreas Weiler

More and more dynamic data sources of all types are producing a continuous increasing amount of real-time data. As we don't want to loose a lot of time between the data creation and our results, we need to find a way to process and analyze the data in a very short period of time. For example, the users of the microblogging service "Twitter" produce over 100.000 new updates (tweets) per minute. As a result, we have to discover how and to what extent we can use databases for dealing with this vast number of data in an on-line fashion.

In this context we offer practical as well as conceptional projects for bachelor and master students (in german and english). See http://dbis.uni-konstanz.de/research/social-media-stream-analysis/

Weitere Links
Social Media Stream Analysis

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2014 , Aktuelles Semester: WS 2017/18
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