Introduction to Data Science for Economics-Oriented Study Paths

Vorlesungsinhalt

Der Begriff “Data Science” ist zu einem wichtigen Schlagwort im Umgang mit großen Datenmengen geworden. DBIS reagiert auf diese aktuelle Entwicklung mit einer neuen Vorlesung Einführung in Data Science, in welcher den Studierenden bereits im Bachelorstudium die Grundkonzepte der skalierbaren Verarbeitung von großen Datenmengen in verteilten Rechnerarchitekturen vermittelt werden.

Die Vorlesung gibt Einblicke in die Funktionsweise verteilter Dateisysteme, wie beispielsweise das verteilte Hadoop-Dateisystem (HDFS), und vermittelt den Studierenden einen ersten, praxisorientierten Umgang im Programmieren von verteilten Anwendungen in MapReduce. Des Weiteren ermöglicht der Kurs einen Einblick in aktuelle Programmierschnittstellen (API’s) und Datenmodelle im sogenannten “Apache-Hadoop Ecosystem”. Dabei sammeln die Studenten ebenfalls praktische Erfahrung mit weiteren Werkzeugen im Bereich der sogenannten KeyValue-Stores und aktuellen NoSQL-Datenbanken wie Apache HBase, Apache HIVE, Apache SPARK und MongoDB. Vertiefende Themen zu den theoretischen Grundlagen der verteilten Datenverarbeitung, zur Modellierung von klassischen Datenbankkonzepten mittels dieser neuen Technologien und zur Verarbeitung verschiedener Dokumentformate wie beispielsweise Text- und XML-Daten, aber auch neuer Datenformate wie JSON runden den Kurs ab.

Skript zur Vorlesung

Die Vorlesungsfolien sind über Moodle und im Skriptdrucksystem beziehbar.

Übung

Inhalt der Laborveranstaltung

Die Laborveranstaltung dient dazu, den Stoff der Vorlesung durch ausgewählte Aufgabenstellungen zu vertiefen. Sie finden themenbezogen wöchtentlich statt.

Übungsblätter

Die Übungsblätter werden über das Moodle E-Learning System zur Verfügung gestellt.

Übungsleiter

Hernán Blanco

Umfang

2+2 SWS, 7LP

Zeit und Ort

Vorlesung
Mittwoch, 14:15-15:45 in O27/123

Beginn am Mittwoch, 19.10.2016

Übung
Montag, 14:00-16:00 in O27/542

Beginn am Montag, 31.10.2016

Turnus

Jedes Wintersemester

Prüfung

Die abschließende Modulprüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Klausur. Bei geringer Teilnahme erfolgt die Modulprüfung ggf. mündlich; dies wird zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben. Desweiteren sind Leistungsnachweise für das Labor in Form von praktischen Programmieraufgaben zu erbringen. Die Gesamtbewertung der Leistung erfolgt nach gleichen Teilen aus den Lösungen der Programmieraufgaben sowie der Abschlussprüfung.

Zuordnung

Wirtschaftswissenschaften Master:
Wahlpflicht im Bereich "Mathematik/Informatik"
Schwerpunkt Informatik

Wirtschaftsmathematik Master:
Wahlpflicht im Bereich "Mathematik/Informatik"