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COMPETENCE CENTER
FOR SCALABLE DATA SERVICES
AND SOLUTIONS

ScaDS Ringvorlesung für Big Data (SS2017)

Gemeinsame Lehrveranstaltung an der TU Dresden und der Universität Leipzig

Koordinatoren: Prof. Dr. S. Gumhold (TU Dresden), Prof. Dr. E. Rahm (Uni Leipzig)

 

Ziel der Ringvorlesung ist den Teilnehmern einen Überblick über aktuelle Anforderungen und Lösungen zu Big Data Technologien und Anwendungen zu geben. Die Schwerpunkte liegen dabei in den im Big Data-Kompetenzzentrum ScaDS (Competence Center for Scalable Data Services and Solutions) Dresden/Leipzig bearbeiteten Gebieten. Referenten sind an ScaDS Dresden/Leipzig aktiv beteiligte Professoren (principal investigators). 

Die Veranstaltung findet in Blöcken von je 2 Vorträgen/Vorlesungen (jeweils etwa 1 h) abwechselnd an der Universität Leipzig und an der TU Dresden statt. Die Vorträge werden per Video-Streaming an den jeweils anderen Standort übertragen. 

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Bachelor- und Masterstudiengänge der Informatik, Doktoranden und alle Interessenten.  Die Abrechnungsmodalitäten für Studierende werden standort-spezifisch gemäß den Rahmenbedingungen der jeweiligen Studiengänge geregelt (s.u.). 


Die Vortragstermine sind jeweils donnerstags, ab 15:00 (s.t.). 

Vorläufiger Terminplan

Block 1: 27. April, 15:00:  Universität Leipzig, Hörsaal 8 

  • Prof. Rahm:  Einführung in die Ringvorlesung und ScaDS Dresden/Leipzig
  • Prof. Rahm:  Datenintegration und Graph-Analysen für Big Data
  • Prof. Scheuermann: Merkmalsbasierte visuelle Analyse großer wissenschaftlicher Daten
  • ab 17:30 Vorstellung/Vergabe der praktischen Aufgaben 

Block 2: 11. Mai 2017, 15:00:  TU Dresden, Willersbau W317

Block 3: 18. Mai 2017, 15:00:  Universität Leipzig, Hörsaal 8

  • Prof. Heyer: Big Data in den Digital Humanities?
  • Prof. Stadler: Genome Annotation in the Age of Big Data  

Block 4: 1. Juni 2017, 15:00:  TU Dresden, Willersbau W317

  • Prof. Nagel: Big Data und HPC - Zwei Welten oder eine gemeinsame Zukunft?
  • Dr. Bussmann: Big Data in Photon Science: Why we do everything once

Block 5: 22. Juni 2017, 15:00:  Universität Leipzig, Hörsaal 8

  • Prof. Bogdan: Verbesserung der Sicherheit von Virtuellen Maschinen für Big Data Architekturen
  • Prof. Franczyk: Thema tbd

Block 6: 29. Juni 2017, 15:00:  TU Dresden, Willersbau W317

Anrechnung für Studierende der Uni Leipzig

Im Bachelorstudiengang Informatik sowie  im Masterstudiengang Informatik kann die Veranstaltung als fakultätsinterne Schlüsselqualifikation im Umfang von 5 Leistungspunkten angerechnet werden, insbesondere als Belegung zum Modul 10-202-2012 „Aktuelle Trends der Informatik“. Die Anmeldung erfolgt über Almaweb.

Neben der aktiven Teilnahme an den Vorträgen erfordert die Erlangung der Leistungspunkte eine schriftliche Ausarbeitung im Umfang von ca 15 Seiten zu drei der Vortragsthemen, darunter wenigstens zwei von Referenten der Universität Leipzig. Alternativ zu der Ausarbeitung kann eine der von Leipziger Dozenten vergebenen (praktischen Arbeiten) gelöst werden. Die praktische Arbeiten werden als Gruppenarbeit in 2er Teams bearbeitet.
Für die praktischen Arbeiten mit Datenbankbezug kann im Masterstudiengang Informatik alternativ zu der genannten Schlüsselqualifikation die Lehrveranstaltung als eine von drei Veranstaltungen für das Vertiefungsmodul 10-202-2214 „Anwendungsbezogene Datenbankkonzepte“ (10 LP) eingebracht werden. Auch hier ist eine Anmeldung über Almaweb erforderlich.

Anrechnungsmöglichkeiten für Studierende der TU Dresden 

Die Veranstaltung kann mit 2/2/0 in die folgenden Module eingebracht werden:

• Bachelor Informatik und Medieninformatik: INF-B-510, INF-B-520, INF-B-530, INF-B-540
• Master Medieninformatik: INF-BAS7, INF-VMI-8
• Master und Diplom Informatik: INF-BAS7, INF-VERT7

Zur Erlangung der Leistungspunkte ist neben der aktiven Teilnahme an den Vorträgen entweder eine Ausarbeitung im Umfang von ca. 15 Seiten zu drei der Vortragsthemen, darunter wenigstens zwei von Referenten der TU Dresden erforderlich. Alternativ kann eine der von Dresdnern Dozenten vergebenen praktischen Arbeiten gelöst werden. Die Modulprüfung erfolgt mündlich von einem prüfungsberechtigten Dresdner Dozenten der gewählten Vortragsthemen bzw. vom Dresdner Dozenten, der die praktische Arbeit ausgegeben hat wenn dieser prüfungsberechtigt ist, andernfalls von Prof. Gumhold. In den Modulen INF-B-510, INF-B-520, INF-B-530, INF-B-540 is die Prüfung 15min lang und unbenotet. In den anderen Modulen erfolgt eine benotete mündliche Prüfung gemäß der Modalitäten des jeweiligen Moduls.

Liste praktischer Arbeiten an der Universität Leipzig (Details)

Am 27. April 17:30-18:30 erfolgt die Vorstellung/Vergabe der prakt. Aufgaben (unmittelbar nach den Vorlesungen des ersten Blocks)

  • db1: Analytics of Development Project Data
  • db2: Analytics of Git  Project Data
  • db3: Schema Graph Fusion for the Microsoft Academic Graph and DBLP Graph
  • bioinf1: Supergenome data analysis in Flink and Gradoop 
  • bioinf2: Supergenome data saved in Neo4j
  • ti1: Quantity and Quality of Random Numbers from shared TRNGs
  • ti2: Measuring the Quantity of Random Numbers under Linux
  • tm1: Preparing a Text Corpus for Canonical Text Services
  • tm2: Converting LaTex documents into CTS compliant TEI/XML
  • bd1: Implementing a data mining pipeline for predictive business analytics

Liste praktischer Arbeiten an der Technischen Universität Dresden (Details)

  • cgv: Distributed Interactive Visualization
  • db: ERIS-Spark Integration
  • zih: Zeitreihenanalyse mit Time-Series-Bibliothek in Apache Spark (spark-ts)
  • zih: Stream-Processing mit Apache Flink
  • zih: Offline-Batch Processing mit Cassandra-Storage