Big data infrastructures
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Unterricht
Details
Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät Bereich Informatik Code UE-SIN.07612 Sprachen Englisch Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
Kursus Master Semester SA-2020 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
Assistenten - Bhardwaj Akansha
- Rosso Paolo
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 / Tracks: T6)
The exact date and time of this course as well as the full course list can be found under http://diuf.unifr.ch/drupal/mcs/program/courses-timetable/courses.Soft Skills Nein ausserhalb des Bereichs Nein BeNeFri Ja Mobilität Ja UniPop Nein -
Einzeltermine und Räume
Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort 16.09.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 23.09.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 30.09.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 07.10.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 14.10.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 21.10.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 28.10.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 04.11.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 11.11.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 18.11.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 25.11.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 02.12.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 09.12.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 16.12.2020 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum G120 -
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: 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)