Data & Analytics 1: Data Engineering
Niveau
Bachelor
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Studierenden:
- verstehen wofür Datenbanksysteme eingesetzt werden und wie diese funktionieren.
- kennen unterschiedliche Datenbanksysteme und können diese miteinander vergleichen.
- haben ein detailliertes Verständnis von relationalen Datenbanksystemen.
- können Datenstrukturen für ein Problem entwickeln und umsetzten.
- können selbstständig Sachverhalte der realen Welt als Datenmodell abbilden.
- können Datenmodelle in eine relationale Datenstruktur überführen.
- können Datenbanksysteme praktisch anwenden.
- können mit Datenbanksystemen interagieren.
- können grundlegende Datenbankmangagementtätigkeiten bei NoSQL Systemen durchführen.
- verstehen wofür Datenbanksysteme eingesetzt werden und wie diese funktionieren.
- kennen unterschiedliche Datenbanksysteme und können diese miteinander vergleichen.
- haben ein detailliertes Verständnis von relationalen Datenbanksystemen.
- können Datenstrukturen für ein Problem entwickeln und umsetzten.
- können selbstständig Sachverhalte der realen Welt als Datenmodell abbilden.
- können Datenmodelle in eine relationale Datenstruktur überführen.
- können Datenbanksysteme praktisch anwenden.
- können mit Datenbanksystemen interagieren.
- können grundlegende Datenbankmangagementtätigkeiten bei NoSQL Systemen durchführen.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
keine Voraussetzungen
Lehrinhalte
- Grundlagen der Datenbanksysteme und des Datenmanagements
- Datenmodellierung (Single Entity, Attribute, Kardinalität, Konditionalität, Beziehungstypen)
- Schlüsselkandidaten, Superschlüssel und Primärschlüssel
- Normalisierung von Datenstrukturen (zumindest 1, 2, 3)
- Interaktion mit relationalen Datenbanken mit Hilfe von SQL in den Bereichen DDL, DML und DQL
- Grundlegende Datenbankmangementtätigkeiten auf weiterführende Datenbankkonzept im Bereich NoSQL
- Datenmodellierung (Single Entity, Attribute, Kardinalität, Konditionalität, Beziehungstypen)
- Schlüsselkandidaten, Superschlüssel und Primärschlüssel
- Normalisierung von Datenstrukturen (zumindest 1, 2, 3)
- Interaktion mit relationalen Datenbanken mit Hilfe von SQL in den Bereichen DDL, DML und DQL
- Grundlegende Datenbankmangementtätigkeiten auf weiterführende Datenbankkonzept im Bereich NoSQL
Empfohlene Fachliteratur
- Watson, R. T. (2013): Data Management. Databases and Organizations. 6th edition, eGreen Press
- Date, C. (2015): SQL and Relational Theory. 3rd edition, O’Reilly Media, 2015
- Kaufmann, M. and Meier, A.: SQL- & NoSQL-Datenbanken. 9th edition. Springer Vieweg 2022
- Date, C. (2015): SQL and Relational Theory. 3rd edition, O’Reilly Media, 2015
- Kaufmann, M. and Meier, A.: SQL- & NoSQL-Datenbanken. 9th edition. Springer Vieweg 2022
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Portfolioprüfung
Unterrichtssprache
Deutsch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
6
E-Learning Anteil in %
20
Semesterwochenstunden (SWS)
3.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Gruppenarbeit, Projektarbeit, Individualaufgaben, Präsentation und Diskussion
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
1
Name des/der Vortragenden
STGL
Studienjahr
1
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
DAT1
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
no