Big data infrastructures

  • Unterricht

    Details

    Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät
    Bereich Informatik
    Code UE-SIN.07612
    Sprachen Englisch
    Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
    Kursus Master
    Semester SA-2022

    Zeitplan und Räume

    Vorlesungszeiten Mittwoch 14:15 - 17:00, Wöchentlich, PER 21, Raum C230 (Herbstsemester)
    Strukturpläne 3h par semaine durant 14 semaines
    Kontaktstunden 42

    Unterricht

    Verantwortliche
    Dozenten-innen
    Beschreibung This course focuses on conceptual and architectural issues related to the design and deployment of modern data management infrastructures in a Big Data context. It starts with a review of distributed transaction processing techniques, classical parallel databases systems and ACID-style semantics in shared-nothing architectures. The course then delves into modern wide-area data processing, with an emphasis on recent systems developed to solve large-scale problems using clusters of commodity machines. In this second part, the course covers distributed storage systems (such as Google's BigTable), wide-area hash-tables (like Cassandra), data-intensive computing platforms (Hadoop) and nosql systems. Hands on programming exercises using those platforms will be an important part of this course.


    Lernziele Students will learn about classical distributed transaction processing and parallel database systems. They will get exposed to modern data management infrastructures deployed by current Web giants like Google or Yahoo! to power a wide range of Web services. Finally, they will understand the fundamental tradeoffs between consistency, availability and fault-tolerance for wide-area data processing on the Internet.
    Bemerkungen

    MSc-CS BENEFRI - (Code Ue: 63021 / Track: T6) The exact date and time of this course as well as the complete course list can be found at http://mcs.unibnf.ch/.

    Course and exam registration on ACADEMIA (not myunifr.ch). Please follow the instructions on https://mcs.unibnf.ch/organization/

    Soft Skills
    Nein
    ausserhalb des Bereichs
    Nein
    BeNeFri
    Ja
    Mobilität
    Ja
    UniPop
    Nein
  • Einzeltermine und Räume

    Online Kurs wegen Info Days: 17.11. / 24.11.2021

    Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort
    21.09.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    28.09.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    05.10.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    12.10.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    19.10.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    26.10.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    02.11.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    09.11.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    16.11.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    23.11.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    30.11.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    07.12.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    14.12.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    21.12.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
  • Leistungskontrolle

    Schriftliche Prüfung

    Bewertungsmodus Nach Note
  • Zuordnung
    Zählt für die folgenden Studienpläne:
    Ergänzende Lehrveranstaltungen in Naturwissenschaften
    Version: ens_compl_sciences
    Paquet indépendant des branches > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)

    Informatik [3e cycle]
    Version: 2015_1/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)

    Informatik [POST-DOC]
    Version: 2015_1/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)

    Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020/SA_V01
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Informatik > Data Science
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization

    Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2019/SA_V01
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > Data Science
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik - min. 22 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization

    Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik - min. 22 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > Data Science

    NfMa - Data Analytics - 30 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    À choix 9 crédits ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    À choix 9 crédits ECTS > Data Science

    NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
    Version: 2020/SA_V01
    Kurse > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse > Module Informatik > Data Science

    Zusatz zum Doktorat [PRE-DOC]
    Version: 2020_1/v_01
    Zusatz zum Doktorat (Math.-Nat. und Med. Fakultät) > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)