News

[WS23/24] Anmeldung Hauptseminar "Modern Storage Technologies for Data Management Systems"

Ab sofort ist die Anmeldung für das Hauptseminar "Modern Storage Technologies…

Terminvergabe mündliche Prüfungen / time slots oral exams

Vergabe über Moodle vom 26. - 30. Juni 2023

Hauptseminar Data Science in Social Media

Die erste Veranstaltung zum Hauptseminar "Data Science in Social Media" findet…

Forschung

Unsere Forschungsarbeiten sind an zwei Zielen ausgerichtet: der Skalierbarkeit und Performance von Datenmanagementsystemen und der Unterstützung der Analyse großer Datenbestände. Die Arbeiten werden durch die DFG, den Bund, den Freistaat Thüringen und die Industrie gefördert. ...

iStockphoto / monsitj
TU Ilmenau / Michael Reichel (ari)

Lehre

Wir bieten Lehrveranstaltungen zu Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten von Datenbanksystemen und Datenmamagementlösungen im Bachelor- und Masterbereich der Informatik-Studiengänge und weiterer Studiengänge an. In allen Veranstaltungen legen wir Wert auf qualitative hochwertige und am internationalen Stand der Forschung orientierte Lehre. ...

Publikationen

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  • Steffen Kläbe, Stefan Hagedorn, Kai-Uwe Sattler: Exploration of Approaches for In-Database ML, EDBT 2023
  • Steffen Kläbe, Kai-Uwe Sattler: Patched Multi-Key Partitioning for Robust Query Performance, EDBT 2023
  • Muhammad Attahir Jibril, Hani Al-Sayeh, Alexander Baumstark, Kai-Uwe Sattler: Fast and Efficient Update Handling for Graph H2TAP, EDBT 2023
  • Alexander Baumstark, Muhammad Attahir Jibril, Kai-Uwe Sattler: Adaptive Query Compilation with Processing-in-Memory, HardBD 2023
  • Muhammad Attahir Jibril, Alexander Baumstark, Kai-Uwe Sattler: GTPC: Towards a Hybrid OLTP-OLAP Graph Benchmark, BTW 2023
  • Timo Räth, Kai-Uwe Sattler: Traveling Back in Time: A Visual Debugger for Stream Processing Applications (Demo Paper), ICDE 2023
  • Alexander Baumstark, Muhammad Attahir Jibril, Kai-Uwe Sattler: Accelerating Large Table Scan using Processing-In-Memory Technology, NoDMC 2023
  • Marius Schlegel, Kai-Uwe Sattler: Management of Machine Learning Lifecycle Artifacts: A Survey. ACM SIGMOD Record Volume 51, Issue 4: 18–35

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Team

Wir sind ein internationales Team aus Doktoranden, Postdoktoranden, technischen Mitarbeitern und studentischen Assistenten. Geleitet wird das Fachgebiet seit 2003 von Prof. Kai-Uwe Sattler. ...

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