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Wirtschaftsinformatik-Ansicht

Big Data Compression


Big Data Compression 		Modulnummer
WI-W/08
Bachelor
Pflicht/Wahl
Winf-Schwerpunkt-Pflicht
Winf-Schwerpunkt-Wahlpflicht
Wahl
Schwerpunkt
IT-Management
E-Business
Logistik
Computational Finance
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj. ∑
0 0 4 0 0 0 4
Kreditpunkte : 6 Turnus

unregelmäßig

Formale Voraussetzungen : Keine
Inhaltliche Voraussetzungen : -
Vorgesehenes Semester : ab 4. Semester
Sprache : Deutsch
Ziele :
  • Fähig sein, Kodierungen anzuwenden und zu implementieren.
  • In der Lage sein, wichtige Eigenschaften von Kodierungen zu überprüfen.
  • Im Stande sein, verschiedene Integer-Kodierungen anzuwenden und zu implementieren.
  • In der Lage sein, die verbreitesten File Compressors (gzip, bzip, ZIP) zu verstehen und rudimentär implementieren zu können.
  • Fähig sein, komprimierte Selbst-Indexe zu erstellen und effizient darauf Suche zu betreiben.
  • Im Stande sein, grammatikbasierte Komprimierungsverfahren anzuwenden und zu implementieren.
  • In der Lage sein, Algorithmen effizient direkt auf komprimierten Daten, ohne vorherige Dekomprimierung, laufen zu lassen.
Inhalte :
  1. Shannon Entropy, k-th order Entropy
  2. Optimal Prefix Codes, Huffman Codes
  3. Kraft Inequality, Integer Codes
  4. Arithmetic Coding
  5. Dictionary Encoding (Lempel-Ziv 77, LZ78, LZW)
  6. Burrows-Wheeler Transform
  7. Grammar-Based Compression
  8. Algorithms on Compressed Strings
  9. Tree Compression (DAGs, TreeRePair)
  10. Algorithms on Compressed Trees
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :

Werden in der Veranstaltung bekanntgegeben
Form der Prüfung : s. Prüfangebot
Arbeitsaufwand
Präsenz 56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung 124
Summe 180 h
Lehrende: Prof. Dr. S. Maneth Verantwortlich Prof. Dr. S. Maneth
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