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

Seminar New Trends in Big Data

Breadcrumb

  • Home
  • Study
  • Wintersemester 2013/14
  • Seminar New Trends in Big Data

Überblick

  • Ort/Zeit: ab 06.01.2014, immer Montag 9:15-12:30 Uhr im Raum P702
  • Einführungsveranstaltung mit Themenvergabe am 21.10.2013 um 11:00 Uhr im Raum P702 (Folien)
  • Teilnehmerkreis: Informatiker (Masterstudium, Bachelor ab 5. Semester)
  • Anrechenbar als Seminar-Modul, Bachelor-Seminar, Master-Seminar oder im Rahmen von Modulen der Abteilung im Masterstudium
  • Erwartete Vorkenntnisse: DBS1

Anmeldung

  • Anmeldung (nach Registrierung) über Mein Konto > Gruppen in Gruppe New Trends in Big Data. Die aktive Seminarteilnahme ist auf maximal 20 Studierende begrenzt.
    In der Einführungsveranstaltung erfolgt die Vergabe der Themen unter den angemeldeten und anwesenden Studierenden. Wenn erforderlich, erfolgt dabei auch eine Auswahl unter den angemeldeten Interessenten.

Themen und Betreuer

Das Seminar behandelt aktuelle Entwicklungen im Bereich Big Data. Vorläufige Themenübersicht:

NrThemaBetreuer#StudentenLiteratur
1Large-Scale Datenanalyse (Facebook Scuba, Google Dremel/Apache Drill, MapReduce 2.0/YARN, Apache Spark)Kolb3[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]
2SQL & Big Data (Shark, Cloudera Impala)Wartner/Nentwig2[1], [2], [3], [4], [5]
3OLTP & BigData (Google Spanner/Google F1, HStore/VoltDB, HyPer)Wartner/Nentwig4[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]
4Graphdatenbanken/-anfragesysteme (Google Pregel, Apache Giraph, MS Trinity, MS Horton, Facebook TAO, Facebook Unicorn)Petermann/Groß3[1], [2], [3], [4], [5], [6]
5Arraydatenbanken (SciDB, TimeArr)Arnold2[1], [2], [3]
6Streaming-Daten & Complex Event Processing (Übersicht, StreamDB, StreamBase, Ester)Arnold/Sehili2[1], [2], [3], [4], [5]
7Next Generation SequencingGross2[1], [2], [3], [4], [5]
8GPU-basierte DatenanalyseGross/Sehili2[1], [2], [3], [4], Survey (Buch)

Leistungsbewertung

Ein erfolgreiches Seminar setzt die Teilnahme an allen Seminarterminen voraus, die selbständige Erarbeitung eines Themas sowie einen Vortrag und eine schriftliche Ausarbeitung (15-25 Seiten) über das Thema. Die Benotung setzt sich aus der Note zu Vortrag und Diskussion sowie der Note für die Ausarbeitung zusammen.

Modul

  • Bachelorseminar Informatik
  • Masterseminar Informatik

Semester

Wintersemester 2013/14

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