Dinsdag 10 november
Sessieronde 4
Titel: Studentenvisie op digitalisering
Spreker(s): Simon Theeuwes (Interstedelijk Studenten Overleg), Stefan Wirken (Landelijke Studenten Vakbond)
Zaal: Leeuwen II
Velodati ir mūsu pirmais datu projekts – kucēns par kuru esam lepni un negrasāmies slīcināt. Tieši otrādi. Pēc sarunām ar velokopienas pārstāvjiem sapratām, cik nozīmīgi, cenšoties panākt pārmaiņas, ir dati, jeb dokumentētas liecības par to, kā braucam pa Rīgas ielām. Tie vairs nav pāris aktīvu velobraucēju iespaidi. Tie ir rīdzenieki, kas ceļā no mājām uz darbu izvēlas videi draudzīgo velosipēdu nevis auto. Augstāk esošā karte attēlo viņu “riepu nospiedumu intensitāti”, tā iezīmējot maršrutus, kur veloceļi un velojoslas ir visnepieciešamākās. Intensitātes karti saliekot ar esošo un topošo veloceļu tīklu, iegūstam arī secinājumus par to, kuri veloceļi dažos posmos ir izrādījušies lieki vai neloģiski izvietoti. Vismaz šobrīd. Rīga aug, attīstās un kopā ar to arī velovide.
Šī prezentācija rada priekštatu par mūsu izmantotajiem rīkiem un metodēm.
Effectieve en efficiënte practica met LabBuddySURF Events
Dinsdag 10 november
Sessieronde 3
Titel: Effectieve en efficiënte practica met LabBuddy
Spreker(s): Koos van der Kolk (Kryt), Julia Diederen (Wageningen Universiteit)
Zaal: Veder
Onderwijsverandering en innovatie: van visie naar praktijkSURF Events
Dinsdag 10 november
Sessieronde 3
Titel: Onderwijsverandering en innovatie: van visie naar praktijk
Spreker(s): Jan Haarhuis (Universiteit Utrecht), Harold van Rijen (Universitair Medisch Centrum Utrecht)
Zaal: Mees
Hadoop and Graph Data Management: Challenges and OpportunitiesDaniel Abadi
HadoopWorld 2011 Presentation by Daniel Abadi
As Hadoop rapidly becomes the universal standard for scalable data analysis and processing, it is increasingly important to understand its strengths and weaknesses for particular application scenarios in order to avoid inefficiency pitfalls. For example, Hadoop has great potential to perform scalable graph analysis if it is used correctly. Recent benchmarking has shown that simple implementations can be 1300 times less efficient than a more optimal Hadoop-centered implementation. In this talk, Daniel Abadi gives an overview of a recent research project at Yale University that investigates how to perform sub-graph pattern matching within a Hadoop-centered system that is three orders of magnitude faster than a more simple approach. This talk highlights how the cleaning, transforming, and parallel processing strengths of Hadoop are combined with storage optimized for graph data analysis. It then discusses further changes that are needed in the core Hadoop framework to take performance to the next level.