Kursbeschreibung
Methoden und Algorithmen im Kontext der Verarbeitung von großen Datenmengen (Big Data)
Voraussetzungen und Herausforderungen von Data Wrangling und Data Quality
Data Wrangling und Datenanalysen mit Python und SQL
Verteilte und parallele Big-Data-Infrastrukturen (Hadoop, Spark etc.)
Big-Data-Referenzarchitekturen
Verteilte nicht-relationale Datenbanksysteme (NoSQL-Datenbanksysteme)
Voraussetzungen
Grundkenntnisse Datenbanksysteme und Programmierung.
Hardware (mindestens):
CPU mit 8 Cores
16GB RAM
4 GB freier Festplattenspeicher
Art der Prüfungsleistung
bestandene benotete Prüfungsklausur.
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Einsendeaufgaben
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