Digitization and Data Analytics: Architectures, Methods, and Consequences - Sommersemester 2021

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TU Dresden | Sommersemester 2021 Digitization and Data Analytics: Architectures, Methods, and Consequences - Sommersemester 2021

Lehrbeauftragter:Prof. Wolfgang E. Nagel

 

(english description below)

 

Vorlesung:Mittwoch, 2. DS (09:20 - 10:50 Uhr), online (siehe Kursbaustein "Calendar")

Übung:Donnerstag, 2. DS (09:20 - 10:50 Uhr), online (siehe Kursbaustein "Calendar")

 

Die Lehrveranstaltung "Digitization and Data Analytics: Architectures, Methods, and Consequences" vermittelt Übersichts- und Spezialwissen über aktuelle Ansätze bei der Analyse großer Datenmengen (Big Data). Dabei werden gleichermaßen spezifische Rechnerarchitekturen sowie die Prozessierung im High-Performance Computing (HPC) Umfeld, verschiedene Data-Analytics-Ansätze sowie deren Einsatz im HPC-Umfeld behandelt. Darüberhinaus werden Data-Analytics-Frameworks vorgestellt, Grundlagen der statistischen Analyse und Verfahren aus dem maschinellen Lernen vorgestellt sowie ausgewählte Anwendungen präsentiert.
Ziel der Vorlesung ist es, hinsichtlich der rasant fortschreitenden Digitalisierung das Ineinandergreifen von Konzepten und Methoden aus dem Bereich des HPC und aus dem Bereich von Data Analytics herauszuarbeiten, in praktischen Übungen das notwendige Handwerkszeug zu vermitteln und Konsequenzen dieser Entwicklungen zu diskutieren.

 

 

Lecture:Wednesday, 2. DS (09:20 - 10:50 Uhr), online (see course node "Calendar")

Exercise:Thursday, 2. DS (09:20 - 10:50 Uhr), online (see course node "Calendar")


The course "Digitization and Data Analytics, Architectures, Methods, and Consequences" provides an overview and special knowledge about current approaches for the analysis of large amounts of data (Big Data). This covers different Data Analytics approaches and their application in the High-Performance Computing (HPC) environment, specific computer architectures as well as data processing in the HPC environment. In addition, data analytics frameworks and selected applications are presented.
The aim of the lecture is to show the interlocking of concepts and methods from the field of HPC and from Data Analytics with regard to the rapidly advancing digitalization, to present the necessary tools in practical exercises and to discuss the consequences of these developments.

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