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Big Data Praktikum

Allgemeines

  • Die Anmeldung zum Praktikum erfolgt über Almaweb.
    • Bei Fragen und Problemen zur Anmeldung wenden Sie sich bitte immer an das Studienbüro via einschreibung(at)math.uni-leipzig.de

Teilnehmerkreis

Master-Studiengänge Informatik. Die Teilnahme erfolgt in 2-3-er Gruppen, die Teilnehmerzahl ist beschränkt (20 Studenten). Bei zu großer Teilnehmerzahl erfolgt die endgültige Vergabe der Praktikumsplätze während der Einführungsveranstaltung. Zu beachten ist, dass Studenten, die das Big Data Praktikums noch nicht belegt haben, bevorzugt werden.

Termine / Testate (Präsenzveranstaltungen)

  • Einführungsveranstaltung mit Gruppeneinteilung: Mo, 18.04.2016, 12:00 Uhr, Raum SG 3-14, Folien
  • Vorbesprechung: Erstes Treffen für die Konkretisierung des Themas und die ersten Schritte 25.04.2016 - 29.04.2016

Das Praktikum gliedert sich in drei Teile. Nach jeder der drei Teilaufgaben wird ein Testat durchgeführt. Zum erfolgreichen Absolvieren des Praktikums müssen alle drei Testate erfolgreich abgelegt werden. Wird ein Termin nicht eingehalten, verfallen die bereits erbrachten Teilleistungen. Die konkreten Termine für Testat 1+2 sind mit dem Betreuer per E-Mail zu vereinbaren. Alle Gruppenmitglieder müssen zu den Testaten anwesend sein und Fragen zum Thema beantworten können.

  • Testat 1: Ende Mai
  • Testat 2: Ende Juli
  • Testat 3: 04. August 2016 in Raum P701, um 13:30 - ca. 16:30

Übersicht

Das Praktikum beinhaltet den Entwurf und die Realisierung einer Anwendung oder eines Algorithmus, die mithilfe der existierenden Big Data Frameworks wie. z.B. Hadoop, Spark, Flink oder Gradoop erstellt werden sollen. Die resultierende Anwendung soll in einer Clusterumgebung ausführbar sein. Im einzelnen sind folgende Teilaufgaben zu lösen:

  1. Konzeptioneller Entwurf Es ist ein Entwurfsdokument anzufertigen, welches konzeptionell den Ablauf und die Architektur ihrer Anwendung darstellt. Diesbezüglich sollen Sie beschreiben wie Sie die jeweiligen Frameworks nutzen. Das Dokument soll sich vom Umfang auf 2-4 Seiten beschränken.
  2. Implementierung Basierend auf ihrem Entwurf soll die Anwendung realisiert werden und in einem von uns zur Verfügung gestellten GitHub-Repository versioniert werden. Das Resultat dieser Phase ist ein dokumentiertes, ausführbares Programm.
  3. Abschlusspräsentation Am Ende des Praktikums stellt jede Gruppe ihr Projekt vor, wobei sie ihre Anwendung beschreibt sowie die Resultate präsentiert.

Themen

NrThemaBetreuerStudentenFramework/Programmiermodell
1Recommendation & Machine LearningPeukertGanz, FreiFlink ML
2Face Recognition & MatchingPeukertKusnik, Schott, PogrzebaFlink
3Privacy Preserving Record LinkageSehiliHornoff, FrankeFlink
4Entity-Resolution on FlinkChristenPlath, KörnerFlink
5Tweet Analyse von NewsChristenHartwig, Hamann, MaederFlink
6String Similarity on FlinkNentwigZeidler, RostFlink
7Large-scale Publikationsanalyse und Geodaten-VisualisierungGroßKhulusi, AlexanderSpark
8Temporale Analyse von News-Daten und KursentwicklungGroßTanck, GeislerSpark
9Distributed Graph Data GenerationJunghanns, PetermannKemper, WernerFlink, Gradoop

Erwartete Vorkenntnisse

  • Kenntnisse der Sprache Java sind unbedingt notwendig
  • Kenntnisse bzgl. Big Data Framework aus den Vorlesungen Cloud Data Management oder NoSQL
  • UNIX-Kenntnisse von Vorteil
  • Git-Kenntnisse von Vorteil
Praktikum