| INFMW Web- und Data Science | SG | INF | |
|---|---|---|---|
| Dozent : |
Prof. Dr. Sven Buchholz
eMail
|
Semester | 3 |
| Einordnung : | Master Informatik (Winter-Immatrikulation) | SWS | 4 |
| Sprache : | Deutsch | Art | VÜS |
| Prüfungsart : | PL | Credits | 6 |
| Prüfungsform : | Klausur 120 min | ||
| Voraussetzungen : | |||
| Querverweise : | |||
| Vorkenntnisse : | Mathematik I | ||
| Hilfsmittel und Besonderheiten : | Studien- und Prüfungsleistungen: Semesterbegleitende Leistungen können in die Bewertung einbezogen werden. | ||
| Lehrziele : | Die Studierenden kennen die wichtigsten Methoden und Werkzeuge zum Management und zur Analyse von großen Datenbeständen (Big Data), insbesondere von Webdaten. Sie sind vertraut mit der Struktur des Webs als Graph. Weiterhin kennen die Studierenden Standard-Metriken und die zugehörigen typischen Anwendungsfälle. Sie sind mit den Standards für Linked Open Data und dem Semantic Web vertraut. Die Studierenden verstehen den Stellenwert von (Web-) Daten für andere Gebiete. | ||
| Lehrinhalte : | • Geschichte des Web | ||
| Literatur : | Manning, Metzler & Strohman: Introduction to Information Retrieval, 2008. Russel: Mining the Social Web, 2017. Scherfer & Volpers: Methoden der Webwissenschaft, 2013. Allemang & Hendler.: Semantic Web for the Working Ontologist, 2008. Blum, Hopcroft & Kannan: Foundations of Data Science, 2016. | ||