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 (Herbstsemester)
Strukturpläne 3h par semaine durant 14 semaines Kontaktstunden 42 Unterricht
Verantwortliche - Cudré-Mauroux Philippe
Dozenten-innen - Cudré-Mauroux Philippe
- Lerner Alberto
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)
MSc in Informatik (BeNeFri)
Version: 2023_1/V_01
MSc in Informatik (BeNeFri), Vorlesungen, Seminare und Masterarbeit > T6: Data Science
Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2020/SA_V02
Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationKurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Informatik > Data Science
Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2019/SA_V01
Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationKurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > Data ScienceKurse - 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 DigitalizationKurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationKurse - 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 DigitalizationÀ choix 9 crédits ECTS > Data Science
NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
Version: 2020/SA_V01
Kurse > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for DigitalizationKurse > 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)