Mehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte und Parallele DBS)
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- Mathilde Junge
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1 Mehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte und Parallele DBS) Prof. Dr. E. Rahm Wintersemester 2015/2016 Universität Leipzig Institut für Informatik WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-1 DBS-Module Master-Studium Moderne Datenbanktechnologien (Kleines Modul) Moderne Datenbanktechnologien (Großes Modul) Anwendungsbezogene Datenbankkonzepte (Kleines Modul) Anwendungsbezogene Datenbankkonzepte (Großes Modul) Seminarmodul Masterseminar Informatik Masterarbeit Bachelor-Studium Datenbanksysteme Datenbanksysteme Datenbankpraktikum Realisierung von Informationssystemen Seminarmodul Bachelorseminar Informatik Bachelorarbeit WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-2
2 Mapping Module Lehrveranstaltungen WS15/16 Master-Module Moderne Datenbanktechnologie (zwei bzw. drei Veranstaltungen für kleines bzw. großes Modul): Mehrrechner-DBS NoSQL Datenbanken Problemseminar Privacy for Big Data Big Data Praktikum Bachelor-Modul Realisierung von Informationssystemen zwei Veranstaltungen aus den genannten Mehrrechner-DBS + X Seminarmodul Problemseminar Privacy for Big Data Bachelorseminar / Masterseminar Vortrag über laufende Bachelor/Masterarbeit WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-3 BACHELOR DBS-Profil Algorithmen und Datenstrukturen 1 Modellierung und Programmierung 1 Technische Informatik 1 Logik Analysis 1 Algorithmen und Datenstrukturen 2 Modellierung und Programmierung 2 Technische Informatik 2 inkl. Hardwarepraktikum Java-Praktikum Lineare Algebra 1 DBS 1 Softwaretechnik Kommunikationssysteme Automaten und Sprachen Diskrete Strukturen Wahrscheinlichkeitstheorie DBS 2 Softwarepraktikum Kernmodul Berechenbarkeit DB-Praktikum (5LP) Realisierung von IS Seminarmodul Kernmodul 5 Bachelorseminar Bachelorarbeit Fakultätsübergreifende Schlüsselqualifikation 1. Semester 2. Semester 3. Semester 4. Semester 5. Semester 6. Semester Legende: Inf-Pflichtmodul MI-Modul DBS-Modul Mathematikmodul Schlüsselqualif. WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-4
3 Informatik Masterstudium DBS-Profil Kernmodul 1 Moderne DBT Masterseminar Kernmodul 2 Seminarmodul Legende: Moderne DB- Technologien Anwendungsspezifische DB-Konzepte Masterarbeit (25 LP) DB-Modul Kernmodul 1 2 Schlüsselqualifikation Schlüsselqualif. 1. Semester 2. Semester 3. Semester 4. Semester WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-5 Masterstudium Informatik: Schwerpunkt Big Data (NEU) Kernmodul 1 Kernmodul 2 Kernmodul 3 Seminarmodul Masterseminar Legende: Moderne DB- Technologien Data Mining / Visualisierung Masterarbeit (25 LP) Big Data Modul Kernmodul 1 2 Fakultätsinterne Schlüsselqualifikation Schlüsselqualif. 1. Semester 2. Semester 3. Semester 4. Semester WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-6
4 Big Data Schwerpunkt: wählbare Module Datenmanagement Moderne Datenbanktechnologien (Pflichtmodul, 10 LP) Anwendungsbezogene Datenbankkonzepte Die beiden Module können auch in einer Kernfachvariante belegt werden und beinhalten verschiedene Vorlesungen, Praktika und Seminare. Besonders relevant sind die Vorlesungen Cloud Datenmanagement, NoSQL-Datenbanken, Mehrrechner- DBS, Data Warehousing und Datenintegration sowie das Big Data Praktikum und Data Warehouse Praktikum. Data Mining / Visualisierung (je 10 LP), Wahlpflicht Neuroinspirierte Informationsverarbeitung Statistisches Lernen (inkl. R-Kurs) Visualisierung (inkl. Praktikum) Web / Information Retrieval Textdatenbanken Fortgeschrittene Methoden des Information Retrieval Semantic Web Computational Advertising Ergänzungsfächer Sequenzanalyse und Genomik Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten Medizinische Bildaufnahme und Bildverarbeitung Graphen und biologische Netzwerke Enterprise Computing WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-7 Bachelor of Science (B.Sc.) Wirtschaftsinformatik 10 Leistungspunkte 10 Leistungspunkte 10 Leistungspunkte 1 2 Mikroökonomik 3 4 Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Externes und internes Rechnungswesen Wirtschaftswissenschaften Rechnungswesen Wirtschaftsinformatik I Web Techniken I Wirtschaftsinformatik II Strukturierte Programmierung Objektorientierte und generische Programmierung Entwicklung verteilter Anwendungen Recht für Wirtschafts wissenschaftler Softwaretechnik Datenbanksysteme I Datenbanksysteme II Mathematik für Wirtschafts wissenschaftler Algorithmen und Datenstrukturen I Algorithmen und Datenstrukturen II 5 Praktikum Fakultätsübergreifende Schlüsselqualifikation oder Praktikum Fachnahe Schlüsselqualifikationen oder Praktikum 6 Wahlpflichtmodul(e) Web Techniken II Web Science Bachelorarbeit WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-8
5 Master Wirtschaftsinformatik WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-9 DBS-Lehrveranstaltungen Logo Name Typ SWS Sem. DBS1 Datenbanksysteme 1 Einführung 2+1 WS Name Typ Sem. DBS2 Datenbanksysteme 2 Einführung 2+1 SS DB-Praktikum Praktikum SS IDBS1 IDBS2 Implementierung von DBS 1 Vertiefung 2 WS Implementierung von DBS 2 Vertiefung 2 SS Mehrrechner-DBS Vertiefung 2 WS Data- Warehouse- Praktikum Big Data Praktikum Praktikum Praktikum WS WS Data Warehousing Vertiefung 2 SS Problemseminar Seminar WS Masterseminar Datenintegration Vertiefung 2 SS Bio Data Management Vertiefung 2 WS Ontologie- Management Vertiefung 2 WS Cloud Data Management Vertiefung 2 SS NoSQL-DB Vertiefung 2 WS Bachelorseminar Seminar Seminar LV im WS2015/16 SS+ WS SS+ WS WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-10
6 Vorläufiges Inhaltsverzeichnis Einführung Anforderungen an Mehrrechner-Datenbanksysteme (Verteilte / Parallele DBS) Arten der Parallelität, Scaleup und Speedup Klassifikation von Mehrrechner-DBS VDBS: Schemaarchitektur, Katalogverwaltung Datenverteilung in VDBS / PDBS (Fragmentierung, Allokation) Verteilte / Parallele Query-Verarbeitung Verteilte Transaktionsverwaltung (Commit-Protokolle, Synchronisation) Replizierte DB Shared-Disk-DBS Data Warehouses, Datenintegration, Cloud Data Management. NoSQL -> eigene Vorlesungen WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-11 Lehrbuch Rahm/Saake/Sattler: Verteiltes und Paralleles Datenmanagement. Springer 2015, 35 Euro E-Book online zugänglich im Uni-Netz mit Übungsaufgaben WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-12
7 Zusatzliteratur E. Rahm: Mehrrechner-Datenbanksysteme. Addison-Wesley 1994 Übungsaufgaben mit Musterlösungen Online-Version verfügbar (PDF und HTML) M. T. Özsu, P. Valduriez: Principles of Distributed Database Systems. 3 rd edition, Springer-Verlag, 2011 WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-13 Online-Übungen LOTS (Leipzig Online Test System), Kennung WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-14
8 LOTS: Online-Übungen WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-15 Forschung WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-16
9 Research Projects Datenintegration für Big Data Dedoop: Deduplication based on Hadoop Learning-based Link Discovery (DFG) Privacy-Preserving Record Linkage Schema and Ontology Matching (COMA, GOMMA, STROMA) Ontology Merging (ATOM) Evolution von Ontologien und Annotationen (DFG) Gradoop: Graph data management and analytics with Hadoop WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-17 GERMAN CENTERS FOR BIG DATA Two Centers of Excellence for Big Data in Germany ScaDS Dresden/Leipzig Berlin Big Data Center (BBDC) ScaDS Dresden/Leipzig (Competence Center for Scalable Data Services and Solutions Dresden/Leipzig) scientific coordinators: Nagel (TUD), Rahm (UL) start: Oct duration: 4 years (option for 3 more years) 18
10 FUNDED INSTITUTES Univ. Leipzig TU Dresden Leibniz Institute of Ecological Urban and Regional Development Max-Planck Institute for Molecular Cell Biology and Genetics 19 STRUCTURE OF THE CENTER Life sciences Material and Engineering sciences Environmental / Geo sciences Digital Humanities Business Data Service center Big Data Life Cycle Management and Workflows Data Quality / Data Integration Knowledge Extraktion Visual Analytics Efficient Big Data Architectures 20
11 RESEARCH PARTNERS Data-intensive computing W.E. Nagel Data quality / Data integration E. Rahm Databases W. Lehner, E. Rahm Knowledge extraction/data mining C. Rother, P. Stadler, G. Heyer Visualization S. Gumhold, G. Scheuermann Service Engineering, Infrastructure K.-P. Fähnrich, W.E. Nagel, M. Bogdan 21 APPLICATION COORDINATORS Life sciences G. Myers Material / Engineering sciences M. Gude Environmental / Geo sciences J. Schanze Digital Humanities G. Heyer Business Data B. Franczyk 22
12 Abschlussarbeiten / SHK-Jobs Wir suchen Studenten mit guten DB-Kenntnissen für Bachelor- oder Masterarbeiten SHK/WHK-Tätigkeiten Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen des Lehrstuhls bzw des BigData-Zentrums ScaDS WS15/16, Prof. Dr. E. Rahm 0-23
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