Seminar: Seminar Data Engineering Master - Details

Seminar: Seminar Data Engineering Master - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: Seminar Data Engineering Master
Veranstaltungsnummer INF-3019
Semester WS 2025/26
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 0
erwartete Teilnehmendenanzahl 8
Heimat-Einrichtung Data Management und Engineering
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Vorbesprechung Donnerstag, 16.10.2025 08:00 - 09:00
Erster Termin Donnerstag, 16.10.2025 08:00 - 09:00, Ort: (https://uni-augsburg.zoom-x.de/j/68054089786?pwd=4wLTdvLmw8HzY8DPfMpwp7qRm9FqXj.1)
Teilnehmende Das Seminar richtet sich ausschließlich an Master-Studierende im Studiengang Informatik oder verwandten Studiengängen. Für Bachelor-Studierende sowie für den Studiengang Geo-Informatik bietet der Lehrstuhl separate Lehrveranstaltungen an.
Voraussetzungen Voraussetzung zur Teilnahme ist die Immatrikulation im Masterstudiengang, die Teilnahme an der Einführungsveranstaltung sowie die erfolgreiche Zuteilung eines Themas.
Lernorganisation Grundlegende Materialien für das Seminar sind in englischer Sprache verfasst und werden vom Dozenten zur Verfügung gestellt. Durch Eigenrecherche sollen diese Materialien im Zuge des Leistungsnachweises ergänzt werden.
Leistungsnachweis Der Leistungsnachweis besteht aus einem Vortrag im Zuge der Präsenztermine des Seminars sowie einer vorher abzugebenden Ausarbeitung. Modalitäten zu beiden Teilen werden in der Einführungsveranstaltung erläutert
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Weitere Unterrichtssprache(n) englisch
Literaturhinweise Literatur wird vom Dozenten auf Digicampus bereitgestellt. Daneben wird von Teilnehmenden die selbstständige Recherche von Zusatzliteratur erwartet.
ECTS-Punkte 4

Räume und Zeiten

(https://uni-augsburg.zoom-x.de/j/68054089786?pwd=4wLTdvLmw8HzY8DPfMpwp7qRm9FqXj.1)
Donnerstag, 16.10.2025 08:00 - 09:00

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

In diesem Seminar werden zunächst im Abstand von jeweils zwei Wochen drei wissenschaftliche Beiträge gemeinsam begutachtet und diskutiert. Anschließend fokussiert sich jeder Teilnehmer auf das ihm zu Beginn zugewiesene Thema. Diese Themen werden am Ende der Vorlesungszeit vorgestellt und diskutiert.

Die gemeinsamen wissenschaftlichen Beiträge sind:

- MatchCatcher: A Debugger for Blocking in Entity Matching; Han Li, Pradap Konda, Paul Suganthan G. C., AnHai Doan, Benjamin Snyder, Youngchoon Park, Ganesh Krishnan, Rohit Deep, Vijay Raghavendra, EDBT 2018, https://openproceedings.org/2018/conf/edbt/paper-82.pdf

- Unicorn: A Unified Multi-tasking Model for Supporting Matching Tasks in Data Integration; Jianhong Tu, Ju Fan, Nan Tang, Peng Wang, Guoliang Li, Xiaoyong Du, Xiaofeng Jia, Song Gao, SIGMOD 2023, https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3588938

- Schema Mapping Generation in the Wild; Lacramioara Mazilu, Norman W. Paton, Alvaro Fernandes, Martin Koehler, Information Systems 2022, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306437921001186?via%3Dihub

Die möglichen Themen für die eigene Bearbeitung sind in einer hochgeladenen Datei aufgelistet.