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Big Data and Scripting - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Kurztext
Veranstaltungsnummer INF-12810-20141 Rhythmus jedes 2. Semester
Semester SS 2014 Studienjahr
Erwartete Teilnehmer/-innen 30 Max. Teilnehmer/-innen 50
SWS 4 Sprache englisch
Credits 8
Hyperlink http://www.inf.uni-konstanz.de/algo/lehre/ss14/bds/
Belegungsfrist
Termine: Vorlesung iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Mo. 13:30 bis 15:00 wöchentl. 28.04.2014 bis 21.07.2014  M - M 628       35
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Do. 10:00 bis 11:30 wöchentl. 24.04.2014 bis 24.07.2014  E - E 402       35
Vorlesung:
 
Termine: Übung iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Fr. 10:00 bis 11:30 wöchentl. F - F 420       35
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iCalendar Export
Fr. 13:30 bis 15:00 wöchentl. 25.04.2014 bis 25.07.2014  F - F 420       35
Übung:
 
Termine iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export Mi.  bis  wöchentl.        


Zugeordnete Lehrpersonen
Zugeordnete Lehrpersonen Zuständigkeit
Nagel, Uwe, Dr. verantwortlich
Ortmann, Mark begleitend
Brandes, Ulrik, Prof. Dr. begleitend
Zuordnung zu Einrichtungen
AG Brandes (Algorithmik)
FB Informatik und Informationswissenschaft
Inhalt
Kommentar The term ``big data'' is often used to describe vast collections of semi-structured data in the range of tera- or even petabytes.
Companies like Google and Amazon illustrate that mining and analyzing such collections yields the potential for completely new applications.

The lecture provides an overview of motivations to analyze big data and introduces techniques needed in the process.
This includes introductions to scripting languages, NOSQL databases and Map/Reduce systems which are accompanied by practical exercises.

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