| Einordnung in die Studiengänge: |
Informatik, B.Sc., FSPO 2022/Vertiefungsbereich
Informatik, M.Sc., FSPO 2021/Kernfach/Technische und Systemnahe Informatik
Informatik, M.Sc., FSPO 2021/Vertiefungsfach/Verteilte Systeme
Informatik, M.Sc., FSPO 2022/Kernbereich Informatik/Technische Informatik
Informationssystemtechnik, M.Sc., FSPO 2014/ Modulgruppen Informationssystemtechnik/Vertiefungsmodule Bereich Informatik
Informationssystemtechnik, M.Sc., FSPO 2017/Vertiefungsmodule/Vertiefungsmodule Informatik
Künstliche Intelligenz, M.Sc., FSPO 2021/Kernfach Künstliche Intelligenz/Technische und Systemnahe Informatik
Künstliche Intelligenz, M.Sc., FSPO 2022/Kernbereich Künstliche Intelligenz/Technische Informatik
Medieninformatik, B.Sc., FSPO 2022/Vertiefungsbereich
Medieninformatik, M.Sc., FSPO 2021/Kernfach/Technische und Systemnahe Informatik
Medieninformatik, M.Sc., FSPO 2021/Vertiefungsfach Medieninformatik/Verteilte Systeme
Medieninformatik, M.Sc., FSPO 2022/Kernbereich Medieninformatik/Technische Informatik
Software Engineering, B.Sc., FSPO 2022/Vertiefungsbereich/SE Wahlbereich
Software Engineering, M.Sc., FSPO 2021/Kernfach/Technische und Systemnahe Informatik
Software Engineering, M.Sc., FSPO 2021/Vertiefungsfach Software Engineering/Verteilte und Eingebettete Systeme
Software Engineering, M.Sc., FSPO 2022/Kernbereich Software Engineering/Technische Informatik |
| Lehr- und Lernformen: |
Verteilte Berechnungsplattformen in der Praxis (Vorlesung + Übung) (3 SWS) |
| Verantwortlich: |
Prof. Dr. Frank Kargl |
| Dozent: |
Dr. Benjamin Erb, Prof. Dr. Frank Kargl |
| Unterrichtssprache: |
Deutsch |
| Turnus / Dauer: |
unregelmäßig / |
| Voraussetzungen (inhaltlich): |
Rechnernetze, Betriebssysteme, Grundlagen verteilter Systeme |
| Voraussetzungen (formal): |
– |
| Grundlage für (inhaltlich): |
Projekte und Masterarbeiten im Bereich Verteilte Systeme |
| Lernergebnisse: |
Die Studierenden lernen verschiedene Paradigmen und Systeme zur verteilten Verarbeitung größerer Datenmengen kennen und können diese sinnvoll einordnen, bewerten und gegenüberstellen. Durch die Gestaltung eigener Lehreinheiten bestehend aus Vortrag und Übungsblock arbeiten sich Studierende in aktuelle Plattformen und Berechnungsstile ein, vertiefen theoretische Kenntnisse und sammeln praktische Erfahrungen. Sie können fachliche Inhalte didaktisch in einem Vortrag aufbereiten und andere Studierende in Übungen anleiten. Ferner werden sie in die Lage versetzt, selbständig und im Team unter Verwendung moderner Methoden und Systeme für gegebene Fragestellungen und Datensätze geeignete Berechnungsplattformen auszuwählen, Lösungen zu gestalten und praktisch umzusetzen. |
| Inhalt: |
Die Veranstaltung führt zunächst in die Konzepte verteilter Plattformen für Berechnungen auf großem Datenmengen ein. Anschließend werden verschiedene Berechnungsparadigmen und Programmiermodelle anhand geeigneter Datensätze und Fragestellungen vertieft. Hierzu werden im Rahmen dieser Veranstaltung durch die Studierenden praktische Anwendungen mit Plattformen aus den Bereichen Batch Processing, Stream Processing, Graph Processing oder Log Processing für eine Lehrheinheit mit Theorie und Praxis aufbereitet und anderen Studierenden präsentiert. |
| Literatur: |
Wird in der Vorlesung bekannt gegeben bzw. erarbeitet. |
| Bewertungsmethode: |
Die Vergabe der Leistungspunkte erfolgt aufgrund des Bestehens aller Phasen der Lehrveranstaltung. Die genauen Modalitäten werden zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben. |
| Arbeitsaufwand: |
Präsenzzeit: 45 h
Vor- und Nachbereitung: 135 h
Summe: 180 h |
