PI5009 Cloud-Computing und Big-Data

Modulverantwortliche
  • Steffen Rupp
Lehrende
  • Steffen Rupp
Notwendige Voraussetzungen zur Teilnahme

Keine

Kurzbeschreibung

Dieses Modul liefert den Studierenden Methoden zur Speicherung, Darstellung und zeitnahen Auswertung sehr großer, verteilter Datenmengen (Big Data) unter Verwendung von State-of-the-Art-Technologien aus den Bereichen Cloud-Computing und NoSQL-Datenbanken.

Inhalte
  • Einführung in Big Data und Cloud-Computing
  • Wissensrepräsentation
  • Technologien zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen
  • Suche und Analyse von großen Datenmengen
  • Sicherheitskonzepte
  • Umsetzen von Cloud-Strukturen im gegebenen technischen Umfeld
Qualifikations- und Lernziele

Fachkompetenzen

  • Die Studierenden können verschiedene Arten zur Repräsentation sehr großer Datenmengen und zu deren verteilter Speicherung erläutern.
  • Sie können die verschiedenen Anwendungsfelder des Cloud-Computing voneinander abgrenzen.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

  • Die Studierenden sind in der Lage, in Projektarbeit Daten mit aktuellen Technologien zu speichern, adäquate Analyse- Algorithmen auszuwählen, diese unter Verwendung der verfügbaren Bibliotheken und Frameworks zu realisieren und die Ergebnisse darzustellen.
  • Sie können die grundlegenden Konzepte der Wissensrepräsentation erklären und können diese bei der Datenanalyse anwenden.

Sozialkompetenzen

  • Die Studierenden können in Kleingruppen kooperativ und effektiv Lösungen für Problemstellungen entwickeln und sind in der Lage, ihren Standpunkt in Diskussionen mit ihren Kommilitonen argumentativ sachlich zu vertreten.

Selbstkompetenzen

  • Die Studierenden können die notwendige Infrastruktur zum Betrieb der Cloud-Infrastruktur selbständig aufsetzen und grundlegend konfigurieren.
  • Sie können ihr eigenes Vorgehen bei Entwurf und Anwendung von Cloud und Big Data-Lösungen in Bezug auf deren gesellschaftliche Auswirkungen hinterfragen.
ECTS-Leistungspunkte (CrP)
  • 6 CrP
  • Arbeitsaufwand 180 Std.
  • Präsenzzeit 60 Std.
  • Selbststudium 120 Std.
Lehr- und Lernformen
  • 4 SWS
  • Seminaristischer Unterricht 2 SWS
  • Praktikum 2 SWS
Studiensemester
  • Informatik (M.Sc. 2022)
Dauer
1 Semester
Häufigkeit des Angebots
Einmal im Jahr
Unterrichtssprache
Deutsch
Bonuspunkte

Ja

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsleistungen

Prüfungsvorleistung: Projektarbeit

Prüfungsleistung: Klausur und/oder Präsentation der Projektergebnisse sowie Projektbericht (zusammen 100%) (Art und Umfang des Leistungsnachweises wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

Benotung
Die Bewertung des Moduls erfolgt gemäß §§ 9, ggf. 12 (Teilleistungen), ggf. 18 (Arbeiten, Kolloquien) der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung).
Verwendbarkeit
Gemäß § 5 der Allgemeinen Bestimmungen (Teil I der Prüfungsordnung) Verwendbarkeit in allen Masterstudiengänge der THM möglich.
Literatur, Medien
  • Marz, N.; Warren, J.: Big Data. Manning.
  • Vossen, G.; Haselamn, T.; Hoeren, T.: Cloud Computing. dpunkt.Verlag.
  • Fasel, D.; Meier, A.: Big Data. Grundlagen, Systeme und Nutzungspotentiale. Springer.
  • Surianarayanan, C; Chelliah, R. P.: Essentials of Cloud computing. A Holistic Perspective. Springer.
  • Prabhu, C. S. R.; Chivukula, A. S. et. Al.: Big Data Analytics. Systems, Algorithms, Applications. Springer.

Rechtliche Hinweise