Wintersemester 2016/17

Datenbanksysteme 1 (WS 2016/17)

Die Vorlesung findet montags, 13:15 - 14:45 Uhr, in HS9 statt
Beginn: 10.10.2016
Die Anmeldung zur DBS1 Vorlesung, Übung und Klausur erfolgt bis spätestens 16.10.2016 über
Zwischenklausur: 06.12.2016 (Di), 7:30 Uhr, Audimax für Studenten mit Nachnamen A-O und HS3 P-Z
Die Einsicht der Zwischenklausur ist am 17.01.2017 (Di) von 14-15 Uhr im Raum P414/P425.
Terminkorrektur Abschlussklausur: 14.02.2017 (Di), 14:00 Uhr, Audimax für Studenten mit Nachnamen A-O und HS3 P-Z
Die Übungsgruppe B (Montag) (ÜB01b) entfällt ab Januar.

Almaweb. Bei Fragen und Problemen zur Anmeldung wenden Sie sich bitte immer an das Studienbüro via einschreibung(at)math.uni-leipzig.de Modulbeschreibung

Vorlesung

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Big Data - Streaming

Überblick

Einführungsveranstaltung mit Themenvergabe am 21.10.2016 um 13:30 Uhr im Big Data Kompetenzzentrum ScaDS, Ritterstraße 9-13 2.OG (Standort/Lagebschreibung).
Um an dem Seminar teilzunehmen, müssen Sie sich in AlmaWeb für die entsprechende Veranstaltung eintragen und bei der Einführungsveranstaltung anwesend sein.

Seminar

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Cloud Data Management WS 2016 (CDM)

Dr. Anika Groß

Vorlesung: Donnerstag 9:15 Uhr im HS 19
Beginn: 13.10.2016
Die Ergebnisse der Klausur sind jetzt in AlmaWeb verfügbar. Melden Sie sich bitte, falls Sie Ihr Ergebnis nicht einsehen können.
Gastvortrag (Folien): Am 26.1. besucht uns Henning Kropp von der Firma Hortonworks und berichtet u.a. zu deren Einsatz von Hadoop, Hive und Spark sowie realen Use Cases.

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IDBS1 - Implementierung von Datenbanksystemen 1

Prof. Erhard Rahm

Die Vorlesung findet freitags(11:15 Uhr) in HS19 statt.

Beginn: 14. Oktober 2016

Teilnehmerkreis

Bachelor- und Masterstudenten von Informatikstudiengängen (Modulzuordnung siehe Kap. 0 bzw. hier).
alle Interessenten

Übersicht

Die IDBS-Vorlesung behandelt die wichtigsten Realisierungskonzepte von Datenbanksystemen, deren Kenntnis wesentlich ist für Berufsgruppen wie Datenbankadministratoren, Systemprogrammierer und DB-Anwendungsprogrammierer. Die Implementierungstechniken sind nicht nur für Datenbanken von Bedeutung, sondern generell zur Realisierung leistungsfähiger Datenmanagement-Lösungen, z.B. für Big Data.

Vorlesung

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