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Modulnummer
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Modulbezeichnung
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Big Data Compression |
Titel (englisch)
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Big Data Compression |
Pflicht/Wahl
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Pflicht |
Erklärung
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CP
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6 |
Berechnung des Workloads
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Turnus
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unregelmäßig |
Dauer
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ein Semester |
Form
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4 SWS K |
Prüfung
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s. Prüfangebot |
Anforderungen
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Keine |
Lernziele
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- 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.
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Lerninhalte
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- Shannon Entropy, k-th order Entropy
- Optimal Prefix Codes, Huffman Codes
- Kraft Inequality, Integer Codes
- Arithmetic Coding
- Dictionary Encoding (Lempel-Ziv 77, LZ78, LZW)
- Burrows-Wheeler Transform
- Grammar-Based Compression
- Algorithms on Compressed Strings
- Tree Compression (DAGs, TreeRePair)
- Algorithms on Compressed Trees
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Quellen
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Werden in der Veranstaltung bekanntgegeben |
Sprache
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Deutsch |
Bemerkung
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Zuletzt geändert
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2019-11-25 10:10:43 UTC |
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