Skip to main content

User account menu

  • Log in
DBS-Logo

Database Group Leipzig

within the department of computer science

ScaDS-Logo Logo of the University of Leipzig

Main navigation

  • Home
  • Study
    • Exams
      • Hinweise zu Klausuren
    • Courses
      • Current
    • Modules
    • LOTS-Training
    • Abschlussarbeiten
    • Masterstudiengang Data Science
    • Oberseminare
    • Problemseminare
    • Top-Studierende
  • Research
    • Projects
      • Benchmark datasets for entity resolution
      • FAMER
      • HyGraph
      • Privacy-Preserving Record Linkage
      • GRADOOP
    • Publications
    • Prototypes
    • Annual reports
    • Cooperations
    • Graduations
    • Colloquia
    • Conferences
  • Team
    • Erhard Rahm
    • Member
    • Former employees
    • Associated members
    • Gallery

Cloud and Big Data Management

Breadcrumb

  • Home
  • Study
  • Wintersemester 2021/22
  • Cloud and Big Data Management
  • Realisierung von Informationssystemen (Kernmodul)
  • Skalierbare Datenbanktechnologien 1
  • Moderne Datenbanktechnologien (kleines Modul, Kernmodul)
  • Moderne Datenbanktechnologien (großes Modul)
Wintersemester 2021/22
  • Dr. Eric Peukert
  • Dienstag 9:15-10:45, Audimax
Tuesday, 05.10.2021

Anmeldung

Die Anmeldung zur Vorlesung, Übung und Klausur erfolgt über AlmaWeb.

  • Achtung: Sie müssen sich für das Modul und die Veranstaltungen (Vorlesung + Übung) anmelden.
  • Bei Fragen und Problemen zur Anmeldung wenden Sie sich bitte immer an das Studienbüro via einschreibung(at)math.uni-leipzig.de

Übersicht

Vor etwa 10 Jahren hat sich mit dem Begriff Cloud Computing ein Paradigma herausgebildet, welches eine Vielzahl von Diensten (u.a. Rechenkapazität, Speicherplatz, Laufzeitumgebung und Endnutzer-Software) über das Internet verfügbar macht. Dadurch wird eine ökonomische Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht, da Cloud-Dienste flexibel an den Bedarf von Nutzern und Anwendungen angepasst werden können. Mittlerweile ist ist Cloud Computing in der Praxis angekommen und einige der nötigen Grundlagen werden in der Vorlesung vermittelt. Ein Schwerpunkt in der Vorlesung liegt in Techniken und Methoden zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data) in der Cloud. Insbesondere in den letzten Jahren spielen dabei Datenmangementfragestellungen im Zusammenhang mit dem Maschinellen Lernen eine zunehmend wichtiger werdende Rolle, so dass hier weitere wichtige Grundlagen vermittelt werden.

  • Erwartete Vorkenntnisse: DBS1

Übung

Begleitende Übung im E-Learning-System LOTS

Literatur

  • iteraturangaben jeweils am Ende eines Kapitels
  • Tom White: Hadoop: The Definitive Guide, Second Edition, O'Reilly Media, September 2010
 

Recent publications

  • 2025 / 9: Generating Semantically Enriched Mobility Data from Travel Diaries
  • 2025 / 8: Slice it up: Unmasking User Identities in Smartwatch Health Data
  • 2025 / 6: SecUREmatch: Integrating Clerical Review in Privacy-Preserving Record Linkage
  • 2025 / 6: Leveraging foundation models and goal-dependent annotations for automated cell confluence assessment
  • 2025 / 5: Federated Learning With Individualized Privacy Through Client Sampling

Footer menu

  • Directions
  • Contact
  • Impressum