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Thema:

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💾 Big Data

1 / 16

Big Data – Definition

Big Data • 3 Vs Definition

Schlüsselbegriff / Formel

High-volume, high-velocity and/or high-variety

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💾 Big Data

Big Data – Definition

Deutsch erklärt:

English Definition (Handout / Board):

Wichtige Punkte & Formeln:

Prüfungs-Merksatz:

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50 Punkte • Note 1–5

Probe-Schularbeit (Mock Exam Worksheet)

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Teil A: Big Data – Definition, 3 V’s, Principles & Technology

18 Punkte

A1. The 3 V’s of Big Data (6 Punkte): Ordne den 3 V’s die passenden englischen Begriffe und Beispiele aus dem Handout zu:

1. V = Datenmenge (Sensor data, E-mails, Social networks):

2. V = Geschwindigkeit (Creation & managing in real-time):

3. V = Vielfalt (Heterogeneous formats, structured/unstructured):

A2. Velocity – Die 3 Datenzustände (3 Punkte): Welcher Begriff passt zu welcher englischen Original-Definition?

a) “Active data stored in databases that are under constant changes”:

b) “Data stored temporarily in a computer that will be soon read or updated”:

c) “Inactive data stored in databases (data warehouse …) or archives”:

A3. Big Data – Die 4 Principles (6 Punkte): Ordne die 4 Prinzipien ihren Aussagen & Vorlesungsbeispielen zu:

1) “Not only collecting samples, but collecting complete information”

2) “Accept that data quality will be low, amount of data will help to get correct results”

3) “Analyze what, but not why (yield management of airlines ➔ find the best time for booking)”

4) “Everything is information (vibration of engine of a car ➔ forecast that engine breaks down)”

A4. Big Data – Technology (3 Punkte): Ergänze die beiden Fachbegriffe aus den Unterlagen:

Wofür steht die Abkürzung NoSQL auf Englisch?

Wie heißt der parallele & verteilte Algorithmus von Hadoop?

Teil B: Stochastik, Metriken & Daten-Beschaffenheit

16 Punkte

B1. Stochastik & Population vs. Sample (4 Punkte):

In welche 2 Teilgebiete gliedert sich die Statistik?

Welche Größenbeziehung gilt zwischen Sample S und Population P?

B2. Statistische Metriken (6 Punkte): Wähle die richtigen Formeln bzw. Eigenschaften:

1) Mittelwert x̄ (Mean):

2) Varianz s² (Streuung):

3) Median eignet sich für:

B3. Daten-Beschaffenheit & Data Science Tabellen (6 Punkte):

Wie wandelt man Qualitative Daten (z.B. blond/schwarz oder gut/mittel/schlecht) in Zahlen um?

Was steht in 2D Data Tables in den Rows (Zeilen) und Columns (Spalten)?

Teil C: Rechenaufgaben – Histogramm (Handout & Heft WA0004)

16 Punkte

C1. Handout-Aufgabe (4 Punkte): Gegeben ist ein Datensatz mit min = 12, max = 65 und #groups = 6.

Step 1: Range (= max − min):

Step 2: Bin (class) width (= Range / 6 aufgerundet):

C2. Heft-Übungsaufgabe WA0004 (12 Punkte): Stichprobe mit n = 27, min = 152 und max = 191.

a) Range (191 − 152):

b) Gruppenanzahl (1+3,322·log(27)=5,75 gerundet):

c) Summe aller Counts (1+6+5+8+4+3):

d) Vervollständige die Intervallgrenzen in der Tabelle (Start bei 152, je 7 ganzzahlige Werte pro Gruppe, also +6 zum Startwert):

Gruppe	Intervall-Start	Gegebener Count
Gruppe 1	152	1
Gruppe 2		6
Gruppe 3		5
Gruppe 4		8
Gruppe 5		4
Gruppe 6		3

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Thema / Fachbegriff	Kategorie	Schlüsselformel / English Key	Deutsche Erklärung & Prüfungs-Wissen

Big Data – Definition

Big Data – Definition

DSAI Prüfungs-Quiz (Big Data & Stochastik)

Sehr gut!

Zu wiederholende Fragen:

Probe-Schularbeit (Mock Exam Worksheet)

Ergebnis: 50 / 50 Punkte (100%)

Teil A: Big Data – Definition, 3 V’s, Principles & Technology

Teil B: Stochastik, Metriken & Daten-Beschaffenheit

Teil C: Rechenaufgaben – Histogramm (Handout & Heft WA0004)

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