Big Data und Large-scale Systeme

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

Umfassende Kenntnisse der Wirtschaftsinformatik, entsprechend Abschluss Bachelor Wirtschaftsinformatik

Lernziele: Dieses Modul hat das Ziel dem Studierenden einen Überblick über das Themengebiet daten-intensive Anwendungen zu vermitteln. Ziel ist es sowohl betriebswirtschaftliches Verständnis von daten-basierten Business-Modellen und Produkten, als auch technisches Verständnis von large-scale Systemen und Infrastruktur für BigData zu vermitteln.

Kompetenzen: Der Schwerpunkt des Projektes liegt in der Vermittlung von Methodenwissen durch selbst erlebte Anwendung am praktischen Beispiel. Den Studierenden sollen dadurch befähigt werden Service-Ideen selbstständig zu entwickeln, zu Geschäftsideen auszubauen, zu testen und auf Wettbewerben zu vertreten.

• Daten-basierte Business Modelle und Produkte
• Daten-zentrierte Unternehmen
• Industrie 4.0
• Mobile Anwendungen und Sensoren
• Infrastruktur für Big Data (Hadoop 2.0, NoSQL, Cloud Computing)
• Algorithmen und Datenanalyse
• Fallstudien und Studienarbeit

Veranstaltungsspezifische Website, Moodle, Zotero, Cloud-basierte Kooperationsmechanismen, Tafel und Folien (Powerpoint)

• Adler, J., 2012. R in a Nutshell, Auflage: 2. ed. O’Reilly Media.
• Chang, W., 2012. R Graphics Cookbook, Auflage: 1. ed. O’Reilly Media.
• Holmes, A., 2012. Hadoop in Practice, 1 edition. ed. Manning Publications, Shelter Island, NY.
• Jorgensen, A., Rowland-Jones, J., Welch, J., Clark, D., Price, C., Mitchell, B., 2014. Microsoft Big Data Solutions, 1 edition. ed. Wiley.
• LaValle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M.S., Kruschwitz, N., 2011. Big data, analytics and the path from insights to value. MIT Sloan Management Review 52, 21–32.
• Manoochehri, M., 2013. Data just right. Addison-Wesley, Upper Saddle River, NJ.
• Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Byers, A.H., 2011. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute 1–137.
• McAfee, A., Brynjolfsson, E., 2012. Big data: the management revolution. Harvard business review 90, 60.
• Teetor, P., 2011. R Cookbook, Auflage: 1. ed. O’Reilly Media.
• White, T., 2012. Hadoop: The definitive guide. O’Reilly Media.
• Zikopoulos, P.C., Eaton, C., Zikopoulos, P., 2012. Understanding Big Data: Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data. Mcgraw-Hill Professional.