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Lehre

Hier findest Du alle aktuellen Informationen über Vorlesungen, Seminare, Praktika, Projekte und Abschlussarbeiten.

  • Vorlesungen

    WS 2023

    Effiziente Algorithmen
    Algorithm Engineering

    SS 2023:

    Algorithmen und Datenstrukturen
    NoSQL Datenbanksysteme

    WS 2022/23:

    Geo-Datenbanksysteme
    Implementierung von Datenbanksystemem

    SS 2022:

    Datenbanksysteme

    WS 2021/22:

    Information Retrieval
    Digitalisierung als zivilisatorischer Prozess

  • Seminare

    SS 2023:

    Spatio-Temporal Big Data Analytics, mehr Infos hier

    WS 2021/22:

    Standardisierung und Governance in digitalen Wirtschaftsräumen

    WS 2020/21:

    Informatik als Treiber gesellschaftlichen Wandels

  • Praktika

    Ein Praktikum (Fortgeschrittenenpraktika, FoPra) kann von einem unserer wissenschaftlichen Mitarbeiter betreut werden. Das Thema einer Arbeit muss entsprechend im Forschungsbereich des jeweiligen Mitarbeiters liegen. Wir haben immer ein paar offene Themen bereit, aber Vorschläge von Studierenden sind natürlich auch herzlichst willkommen. Bei Interesse an einer Abschlussarbeit in einem der folgenden Themenbereiche, kontaktiere bitte den jeweiligen Betreuer.

    Datenstromverarbeitung und Indexierung (Betreuer: Dominik Brandenstein)
    Raum-zeitliche Daten- und Datenstromanalyse (Betreuer: Andreas Morgen)
    Sortierbasierte Datenbankoperatoren (Betreuer: Marius Kuhrt)
    Concurrency Control für B-Bäume (Betreuer: Amir El-Shaikh)
    Multiversionierungssysteme (Betreuer: Amir El-Shaikh)

    Für weitere allgemeine Informationen zu unserer aktuellen Forschung, kannst Du auch unsere Forschungsseite besuchen.

  • Projekte

    WS 2019/2020

    Cryogenics Monitoring@CERN
    Masterprojekt (2 Semester)

    Das CERN (Europäische Organisation für Kernforschung) betreibt mit dem Large Hadron Collider (LHC) den größten Teilchenbeschleuniger der Welt. Der Beschleuningerring hat einen Umfang von mehr als 26km und muss während des Betriebs auf ca. 2° K (-271°C) heruntergekühlt werden. Kann die Betriebstemperatur nicht gehalten werden, muss ein Experiment vorzeitig abgebrochen werden. Der Wiederanlauf des Systems ist zeitintensiv und kostspielig.

    Entlang des Beschleunigerrings sind eine Reihe sog. Beam-Screens installiert, mit welchen die Temperatur des Systems überwacht wird.  In diesem Projekt soll ein System entwickelt werden, dass die Messdaten der Beam-Screens in (nahzu) Echtzeit analysiert und bei kritischen Situation einen Alarm generiert. Das Team wird dazu eine Reihe von open-source Projekten (z.B. Apache Flink, Spark Streaming) evaluieren und prüfen, welches am Besten für das o.g. Szenario geneignet ist. Anschließend soll auf Basis des ausgewählten Systems eine komplette Verarbeitungs Pipeline entwickelt werden, die Eingabedaten von diversen Systemen entgegennimmt und die generierten Alarme and definierte Schnittstellen meldet.

  • Aktuelle Themen für Abschlussarbeiten

    Eine Bachelor- oder Masterarbeit kann von einem unserer wissenschaftlichen Mitarbeiter betreut werden. Das Thema einer Arbeit muss entsprechend im Forschungsbereich des jeweiligen Mitarbeiters liegen. Wir haben immer ein paar offene Themen bereit, aber Vorschläge von Studierenden sind natürlich auch herzlichst willkommen. Bei Interesse an einer Abschlussarbeit in einem der folgenden Themenbereiche, kontaktiere bitte den jeweiligen Betreuer.

    Datenstromverarbeitung und Indexierung (Betreuer: Dominik Brandenstein)
    Raum-zeitliche Daten- und Datenstromanalyse (Betreuer: Andreas Morgen)
    Sortierbasierte Datenbankoperatoren (Betreuer: Marius Kuhrt)
    Concurrency Control für B-Bäume (Betreuer: Amir El-Shaikh)
    Multiversionierungssysteme (Betreuer: Amir El-Shaikh)

    Für weitere allgemeine Informationen zu unserer aktuellen Forschung, kannst Du auch unsere Forschungsseite besuchen.

    Hier findest Du einen Auszug von Abschlussarbeitsthemen der letzten Jahre :

    Bachelorarbeiten: 

    - Iterator basierte Verarbeitung von Raster-Zeitreihen
    - Persistente Homologie
    - Visuelles Clustering von großen heterogenen Punktmengen
    - Hotspotanalyse auf Zeitreihen
    - Parallelisierung des DBSCAN Clusteringverfahrens
    - Parallelisierung von Aggregation auf Ereignisströmen in Rust
    - Zeitreihen Indexierung in Apache Kafka
    - Parallelisierung von Joins auf Ereignisströmen in Rust
    - Indexierung von Intervallen in Zeitreihen-Datenbanken

    Masterarbeiten: 

    - Erkennen komplexer Bewegungsmuster in Ereignisströmen
    - Ereignisverarbeitung auf ungenauen Datenströmen
    - Caching von Geodaten
    - Dynamisches Lightweight Indexing von Ereignisströmen
    - Implementierung von Zeitreihen-Datenbanken in Rust
    - Replikation von Zeitreihen-Datenbanken mit dem Raft-Konsensalgorithmus
    - Indexierungsstrategien für Musteranfragen