Bachelor: Digital Engineering

314 - Datenhaltung

Empfohlenes Studiensemester

3

Turnus

Wintersemester

Sprachen

Deutsch, Englisch

ECTS

5

Prüfungsform

ModA oder praP oder schrP, weitere Angaben siehe SPO und Studienplan

Lehrform und SWS

SU (2SWS), Pra (2SWS)

Gesamter Workload

150 Stunden

Präsenzzeit

30 Stunden Seminaristischer Unterricht, 30 Stunden Praktikum

Selbststudium

90 Stunden

Modulverantwortung

Prof. Dr. Stephanie Thiemichen (FK07)

Empfohlene Vorkenntnisse für die Teilnahme

Computational Thinking

Lernziele

Die Studierenden lernen verschiedene Methoden der Datenhaltung kennen und anzuwenden, um sie in ihrer späteren beruflichen Tätigkeit bei der Speicherung, Extraktion, Aggregation, Transformation und Filterung von Daten aus verschiedenen Datenquellen sinnvoll einsetzen zu können.

Fach- und Methodenkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage

  • die grundlegenden Konzepte hinter der Datenhaltung zu erläutern.
  • Systeme entsprechend gegebener Anforderungen zu evaluieren.
  • aktuelle Datenhaltungssysteme zu bedienen und in den Data Science Prozess einzubinden.

Überfachliche Kompetenz

  • Teamarbeit: Die Studierenden bearbeiten Problemstellungen in Kleingruppen

Inhalt

  • Grundlagen von Informationssystemen
  • Entity-Relationship-Modell
  • Relationale Datenbanken
  • Einführung und Grundlagen SQL
  • Sichten (Views) / Normalisierung
  • Überblick XML / XPath / XQuery
  • Einführung und Überblick nicht-relationale Datenbanken (NoSQL)
  • Grundlagen verteilter Informationssysteme (z.B. Hadoop HDFS/HBase), Grundidee MapReduce
  • Ausblick auf weitere Themen: z.B. Graph-Datenbanken, Geodatenhaltung, DVC, Vektordatenbanken

Im Praktikum werden anhand von Aufgaben und Beispielen Verständnis und praktische Anwendung geübt. Die Studierenden verwenden dazu auch SQL (z.B. MySQL) und zusätzliche Programmiersprachen (z.B. Python oder R).

Lehrmethoden und Lernformen

Beamer, Tafel, SQL Skripte und entsprechende Datenbankinstanzen, Tools zur grafischen ER-Modellierung (z.B. ERDPlus oder draw.io), Markdown zur Dokumentation.

Verwendbarkeit des Moduls

Bachelor Digital Engineering

Literatur

  • Alfons Kemper und André Eickler (2015): Datenbanksysteme - Eine Einführung. Vol. 10. Oldenbourg Verlag.
  • Weitere Literatur wird im Rahmen der aktuellen Veranstaltung bekannt gegeben.