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Veranstaltungen im Sommersemester 2019 / Vorlesung Big Data Analytics

Speicherung, Abfrage, Analyse und Lernen von großen Datenmengen ist ein anspruchsvolles Thema, das erhebliche Auswirkungen in verschiedenen Bereichen der Industrie und der Wissenschaft hat. Die Vorlesung behandelt Grundbegriffe analysierender Verfahren des sogenannten "Big Data" sowie Beispiele für typische Anwendungen, die davon profitieren können.

Die Vorlesung umfasst folgende Themengebiete:

  • Verteilte Dateisysteme und Datenspeicher-Frameworks
  • Computermodelle für große Daten (z.B. MapReduce und GraphLab)
  • Datenstrom Analyse
  • Statistische Lernverfahren für große Datenmengen
  • Large Scale Empfehlungssysteme
  • Link-Analyse

Literatur:

  1. Anand Rajaraman, Jure Leskovec, and Jeffrey Ullman, Mining of massive datasets
  2. Yucheng Low, Joseph Gonzalez, Aapo Kyrola, Danny Bickson, Carlos Guestrinand Joseph M. Hellerstein (2012).
  3. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning and Data Mining in the Cloud." PVLDB.

Dozent: Prof. Dr. Dr. Lars Schmidt-Thieme
Übungsleiter: Mohsan Jameel
 
Vorlesung:
Zeit: Di 10-12
Ort: K - Musiksaal
Beginn: 9.04.2019
Zuordnung:MSc WI & IMIT & DA
 
Übung:
Zeit: Di 8-10
Do 14-16
Ort: B26
B26
Beginn: 16.04.2019
18.04.2019
 
Klausur:
Datum: Fri. 26.07.2019
Ort: H4 (N 008)
Beginn: 10-12
Dauer:
 
Mehr:
Moodle:Moodle
LSF:LSF
Modul- Handbuch:MHB
Voheriger Durchlauf:here