Data Engineering and Big Data
- Faculty
Faculty of Business Management and Social Sciences
- Version
Version 10.0 of 02/08/2019
- Code of Module
22M0989
- Modulename (german)
Data Engineering und Big Data
- Study Programmes
Wirtschaftsinformatik (Master) (M.Sc.)
- Level of Module
4
- Responsible of the Module
Tapken, Heiko
- Lecturer(s)
Tapken, Heiko
- Credits
5
- Concept of Study and Teaching
Workload Dozentengebunden Std. Workload Lehrtyp 24 Vorlesungen 7 Teletutorien Workload Dozentenungebunden Std. Workload Lehrtyp 50 Veranstaltungsvor-/-nachbereitung 69 Übungen
- Recommended Reading
Big Data in der Praxis: Lösungen mit Hadoop, Spark, HBase und Hive. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren, Jonas Freiknecht, 2018
NoSQL: Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken, Stefan Edlich und Achim Friedland, 2011
Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition, Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, 2011
Big Data: Entwicklung und Programmierung von Systemen für große Datenmengen und Einsatz der Lambda-Architektur, Nathan Marz und James Warren, 2016
Verteiltes und Paralleles Datenmanagement: Von verteilten Datenbanken zu Big Data und Cloud, Erhard Rahm und Gunter Saake, 2015
- Graded Exam
- Homework / Assignment
- Portfolio exam
- Project Report, written
- Duration
1 Term
- Module Frequency
Only Summer Term
- Language of Instruction
German