Master-Seminar: System-Software für Big-Data-Computing

Aktuelles
Die erste Informationsveranstaltung ist am Mo., 4.4.2022, 12:30 Uhr!
Themenschwerpunkte sind dieses Mal verteilte Plattformen für Machine Learning und AI

 Dozent
     Prof. Dr. Michael Schöttner

Betreuer
   Fabian Ruhland und Filip Krakowski  

Ort und Zeit
    Montags, 12:30 - 14:00 Uhr, 25.12.01.51

Studiengang
     Master-Studiengang Informatik

Kreditpunkte
     5 LP (Arbeitszeitaufwand 150 Stunden, Kontaktzeit 30 Stunden, Selbststudium 120 Stunden)

Inhalte

• Big-Data-Systeme: Batch-, In-Memory, Stream-, Graph-Processing; Distributed Machine Learning, ...
• Cloud-Systeme: Storage, Virtualisierung, Koordinierungsdienste, Messaging, ...
• Betriebssysteme für Manycore, NVRAM (persistenter Speicher), RDMA (Remote Direct Memory Access), GPUs, ...

Lernergebnisse/Kompetenzen
Nach erfolgreicher Teilnahme an den Veranstaltungen dieses Moduls können die Studierenden:

• relevante Inhalte zum gegebenen Thema recherchieren und schriftlich und mündlich wiedergeben,
• Aufsätze von anderen Studierenden evaluieren hinsichtlich Leserbarkeit und technischer Qualität,
• eine Präsentation planen und durchführen,
• sinnvolle Fragen stellen, beantworten, und
• konstruktive Kritik annehmen sowie geben.

Empfohlene Literatur
Relevante Publikationen werden in der Vorlesung bekannt gegeben.

Verwendbarkeit des Moduls

• Wahlpflichtbereich Praktische oder Technische Informatik
• Schwerpunktbereich
• Individuelle Ergänzung
• Anwendungsfach für den Ergänzungsbereich im Master-Studiengang Mathematik

Teilnahmevoraussetzungen

• Bachelor-Studierende müssen die Voraussetzungen für den Vorgriff auf Mastermodule erfüllen.

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

• Schriftliche Ausarbeitung zu einem gegebenen Thema
• Teilnahme am Peer-Reviewing
• Präsentation des Themas
• Teilnahme an Diskussionen

Häufigkeit des Angebots, modulare Schiene
Jedes Sommersemester

Modulbeauftragte und hauptamtliche Lehrende
Prof. Dr. Michael Schöttner