1.3 KiB
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Kleinere Aufgaben zur Programmierung mit Numpy und Pandas; Zuordnungen, Wahr/Falsch, Codeanpassungen.
Data-Wrangling: Importieren, Bereinigen und Transformieren von Daten am Beispiel von Phyton, Plots
Vertiefung Numpy und Pandas Beispielanwendungen: Umgang mit realistischen Datensätzen, Zeitreihen, Ausblick MLVerfahren
Arten und Anwendungsbereiche verschiedener NoSQLDatenbanken, CAP-Theorem, Skalierung von NoSQLDatenbanken, Sharding, Übungen
CAP-Theorem
- • Konsistenz (Consistency): Alle Knoten zeigen zur gleichen Zeit die gleichen Daten an.
- Verfügbarkeit (Availability): Jeder Anfrage wird garantiert eine Antwort geliefert – auch wenn sie nicht den aktuellsten Stand widerspiegelt.
- Partitionstoleranz (Partition Tolerance): Das System funktioniert weiter, auch wenn Teile des Netzwerks ausfallen oder nicht miteinander kommunizieren können.
- CA (Konsistenz + Verfügbarkeit):
Funktioniert nur ohne Netzwerkausfall.
Beispiel: Einzelner MySQL-Server. - CP (Konsistenz + Partitionstoleranz):
Bleibt bei Ausfall konsistent, aber nicht immer erreichbar.
Beispiel: HBase, MongoDB (strikte Konsistenz). - AP (Verfügbarkeit + Partitionstoleranz):
Immer erreichbar, aber Daten können kurz inkonsistent sein.
Beispiel: Cassandra, DynamoDB.