Infrastructure for Advanced Analytics and Machine Learning

Blockvorlesung im Sommersemester 2018

Prof. Dr. D. Kranzlmüller
Dr. Andre Luckow
Maximilian Höb

Aktuelles

Inhalt

The ongoing data deluge driven by the increasing digitalization of science, society and industry, leads to a significant increase in demand for data storage, processing and analytics within several industrial domains. Sciences and industry are overwhelmed by the need to store large amounts of transactional and machine-generated data resulting from the customer, service and manufacturing processes. Examples of machine- generated data are server logs as well as sensor data that is generated in finer granularities and frequencies. Further, datasets are often enriched with web and open data from social media, blogs or other open data sources. The Internet of Things (IoT) will further blur the boundaries between the physical and the digital world causing an even further increase in the digital footprint of the world. In this course, we will learn about data applications and their requirements. Further, we will discuss the core infrastructure necessary to handle the large data volumes and analytical problems. As part of the exercises students will utilize different frameworks, e.g. MapReduce and Spark to implement different algorithms.

This class will cover the following topics:

Hörerkreis

Die Vorlesung richtet sich an Master- und Bachelor-Studenten der Informatikstudiengänge.

Übungen

Aufgaben und Code zur Übung sind unter: https://github.com/scalable-infrastructure/exercise-students-2018 verfügbar.

Umfang und Prüfung

Die Vorlesung ist zweistündig und besitzt eine Übungen (6 ECTS).

Die Endnote der Veranstaltung wird mit einer schriftlichen Prüfung ermittelt. Für die Zulassung zur Prüfung ist die Übung zu bestehen. Für den Erfolg der Vorlesung müssen muss mindestens die Note 4 erreicht werden.

Vorkenntnisse

Besuch der Vorlesungen Rechnernetze und verteilte Systeme, Betriebssysteme, Rechnerarchitektur oder vergleichbare Kentnisse erforderlich.
Programmierkenntnisse in Python und Umgang mit Linux Kommandozeile erforderlich.

Zeit und Ort

Zeit: 03. - 07. April 2018, 09 Uhr bis 16 Uhr

Ort: Oettingenstraße 67, Raum: 165 (VL), CIP-Pool Kalahari - BU 102 (Übung)

Anmeldung: Die Plätze werden über UniWorX vergeben werden: UniWorX-Bewerbung.
Wir bitten Sie in der Bewerbung Ihre Vorkenntnisse zu beschreiben und Ihre Teilnahme zu motivieren.

Schriftliche Prüfung

Zeit: 20.04.2018, 10:30 Uhr s.t.

Ort: Oettingenstraße 67, Raum: BU 101
Notes:

Contact

For questions or inquiries please contact Andre Luckow.

Downloads

Introduction
Hadoop and Spark
SQL on Hadoop and Data Science
Machine Learning
Scalable Machine Learning and Model Deployment
Solution to Exercises


Last Change: Fri, 22 Feb 2019 04:04:34 +0100 - Viewed on: Fri, 28 Feb 2020 14:20:55 +0100
Copyright © MNM-Team http://www.mnm-team.org - Impressum / Legal Info  - Datenschutz / Privacy