Modul:IAM (SPO 2018):Datenmanagement: Unterschied zwischen den Versionen

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|studiengang=IAM 2018
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|name_en=Fundamentals of Computer Sciences
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|lehrende=Wolfgang Kowarschick
|qualifikationsziele='''Kenntnisse:'''<br/>
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Die Studierenden sind vertraut mit:
# Die Studierenden kennen die wesentlichen Begriffe und Ziele des Relationalen Datenmanagement.
# der prinzipiellen Funktionsweise digitaler informationsverarbeitender Systeme vertraut. Sie verfügen über für das Arbeitsgebiet interaktive Medien relevante grundlegende Kenntnisse aus der technischen, praktischen und theoretischen Informatik.
# Die Studierenden kennen die Vor- und Nachteile des  Relationalen Datenmanagement im Vergleich zum NoSQL-Datenmanagement.
# Grundlegenden Begriffen wie Algorithmus, Berechenbarkeit, Terminierung, Korrektheit, Zeit- und Platzkomplexität.


'''Fertigkeiten:'''<br/>
'''Fertigkeiten:'''<br/>
Die Studierenden sind in der Lage:
# Die Studierenden können Relationale Datenbanksysteme (insbesondere für Web-Anwendungen) modellieren.
# für ausgesuchte Anwendungsbereiche digitale Codierungen zu entwerfen,
# Die Studierenden können Relationale Datenbanksysteme (insbesondere für Web-Anwendungen) implementieren.
# Zahlen in gängige Binärkodierungen zu überführen und damit arithmetische Operationen auszuführen,
# Die Studierenden können einfache sowie komplexe SQL-Anfragen und -Befehle formulieren (einschließlich Views und Triggern).
# auf der Grundlage logischer Verknüpfungen einfache Rechenwerke zu entwerfen,
# Aufbau und prinzipielle Funktionsweise digitaler Rechner am Beispiel des Mikrocomputers zu erklären,
# mit einer algorithmischen Denkweise vertraut. Sie sind in der Lage für konkrete Anwendungsprobleme selbständig algorithmische Lösungsansätze zu erarbeiten und diese algorithmisch zu formulieren.


'''Kompetenzen:'''
'''Kompetenzen:'''
# Die Studierenden können algorithmische Problemlösungsansätze hinsichtlich ihrer technischen Umsetzbarkeit und Praxistauglichkeit bewerten und mit alternativen Ansätzen vergleichen.
# Die Studierenden können ihre Modellierungs-Entscheidungen begründen.
|inhalte=Das Modul führt die Studierenden an die Denkweisen der Informatik heran und vermittelt ausgewähltes Grundlagenwissen aus verschiedenen Teildisziplinen der Informatik.  Thematisiert werden:
# Sie können Komplexität und Qualität von Datenmodellen und SQL-Anfragen/-Befehlen abschätzen und bewerten.
# Codes, Codierung, Eigenschaften von Codes, Fehlererkennung und -korrektur, minimale Codes, Anwendungen, u.a. Binärcodes zur Datenübertragung und Komprimierung
# Es ist ihnen auf Basis dieser Bewertungen möglich, für Web- und vergleichbare Anwendungen geeignete Datenbanksysteme zu implementieren und zu evaluieren.
# Informationsdarstellung in digitalen Systemen, Binärdarstellung von Zahlen, Konvertierung, Binärarithmetik
|inhalte=# ER-Modellierung
# Binärlogik, Boole’sche Algebra und deren Anwendung in der Programmierung und beim Entwurf spezieller und parametrisierbarer Rechenwerke.
## Entities und Relationships
# Endliche Automaten als Werkzeuge zur Modellierung von Abläufen mit Anwendungen aus den Gebieten Rechnertechnik, Mustererkennung, Interaktionsdesign und Spieleprogrammierung
## Schlüssel
# Begriff des Algorithmus, Erläuterung grundlegender Eigenschaften und Methoden zu deren Überprüfung
## Unterschiede zu NoSQL-Datenbanksystemen
# Iterative und rekursive Formulierungen von Algorithmen
# Das Relationenmodell
# Vergleich und Bewertung von Algorithmen am Beispiel von Sortierverfahren
## Überführung eines ER-Modells in ein relationales Schema
|literatur=# Gumm H.P., Sommer M.:Einführung in die Informatik. 10. Auflage, 2012.. De Gruyter Studium.
## Relationale Algebra und SQL
# Herold H., Lurz B., Wohlrab J., Hopf M.: Grundlagen der Informatik. 3. Auflage, 2017, Pearson Studium - IT
### Projektion, Selektion, Join
# Ernst H., Schmidt J., Beneken G.: Grundkurs Informatik.Grundlagen und Konzepte für die erfolgreiche IT-Praxis - Eine umfassende,praxisorientierte Einführung. 6. Auflage 2016. Gabler, Betriebswirt.-Vlg.
### Aggregation und Gruppierung, Windowing
# Weitere Literaturhinweise zu im Unterricht behandelten Themen finden sich im Vorlesungsskript.
### Unteranfragen
|medienformen=Beamer, Dokumentenkamera, Laptop. Für einige praktische Übungen erhalten die Studierenden einen Mikrocontroller (Arduino o.ä.).
### Views, Rekursion
### Modifikation des Datenbestandes
### Trigger
# NoSQL-Datenmanagement
# Transaktionen
#  Optimierungstechniken (Indexe etc.)
# Datenmanagement für Web-Anwendungen
## Anforderungen an ein Multimedia-DBMS
## SQL-MM-Standards
## Large Objects (BLOBs, CLOBS etc.)
## Inhaltssuche, vor allem Volltextsuche
## Navigierende Suche (Hypermedia)
## Unterstützung von JSON
# Normalformtheorie
|literatur=# Vorlesungsskript
# Wiki mit begleitendem Unterrichtsmaterial
# Online-Dokumentationen der verwendeten Datanbank-Management-Systeme
|medienformen=Beamer, Dokumentenkamera, Laptop
|pruefungsnummer=1917060
|pruefungsnummer=1917060
|pruefer=Thomas Rist
|pruefer=Wolfgang Kowarschick
|zweitpruefer=Wolfgang Kowarschick
|zweitpruefer=Sabiene Müllenbach
|pruefung=Prüfung
|pruefung=Prüfung
|pruefungsart=Klausur
|pruefungsart=Klausur
|pruefungsdetails=Dauer: 45 – 90 min
|pruefungsdetails=Dauer: 120 min
|details=Dauer: 60 min
|details=Dauer: 60 min
|semesteranzahl=1
|semesteranzahl=1

Version vom 19. September 2019, 15:11 Uhr

Studiengang Interaktive Medien (IAM (SPO 2018))
Studienabschnitt [[Bachelor-Studiengang Interaktive Medien (SPO 2018)/Spezialisierungsphase|]]
Name Datenmanagement
Name (englisch) Data Management
Kürzel si.dm
Unterrichtssprache Deutsch
Verwendbarkeit Studiengang Interaktive Medien
Turnus
Modulart: Pflichtmodul
Wird gehalten: Wintersemester
Studiensemester IAM 3
Dauer 1 Semester
Lehrformen Seminaristischer Unterricht, Praktikum
Credits 8
SWS 6 (Lehre: 2, Praktikum: 4)
Workload Präsenzstudium: 90 h (durchschnittlich 6 h pro Woche)
Eigenstudium: 110 – 150 h (durchschnittlich 7.3 – 10 h pro Woche)
Modulkoordinator(en) Wolfgang Kowarschick
Lehrende(r) Wolfgang Kowarschick

Die Prüfung wird in diesem Semester angeboten.

Prüfungsnummer 1917060
Prüfer Wolfgang Kowarschick
Zweitprüfer Thomas Rist
Prüfungsart Onlineklausur
Prüfungsdetails Dauer: 180 min
Hilfsmittel Spezielle Onlinedokumentation (aus dem Praktikum bekannt)
Zeugnisgewichtung 50 %
Benotung Kommanote

Lernergebnisse/Qualifikationsziele

Kenntnisse:

  1. Die Studierenden kennen die wesentlichen Begriffe und Ziele des Relationalen Datenmanagement.
  2. Die Studierenden kennen die Vor- und Nachteile des Relationalen Datenmanagement im Vergleich zum NoSQL-Datenmanagement.

Fertigkeiten:

  1. Die Studierenden können Relationale Datenbanksysteme (insbesondere für Web-Anwendungen) modellieren.
  2. Die Studierenden können Relationale Datenbanksysteme (insbesondere für Web-Anwendungen) implementieren.
  3. Die Studierenden können einfache sowie komplexe SQL-Anfragen und -Befehle formulieren (einschließlich Views und Triggern).

Kompetenzen:

  1. Die Studierenden können ihre Modellierungs-Entscheidungen begründen.
  2. Sie können Komplexität und Qualität von Datenmodellen und SQL-Anfragen/-Befehlen abschätzen und bewerten.
  3. Es ist ihnen auf Basis dieser Bewertungen möglich, für Web- und vergleichbare Anwendungen geeignete Datenbanksysteme zu implementieren und zu evaluieren.

Inhalte

  1. ER-Modellierung
    1. Entities und Relationships
    2. Schlüssel
    3. Unterschiede zu NoSQL-Datenbanksystemen
  2. Das Relationenmodell
    1. Überführung eines ER-Modells in ein relationales Schema
    2. Relationale Algebra und SQL
      1. Projektion, Selektion, Join
      2. Aggregation und Gruppierung, Windowing
      3. Unteranfragen
      4. Views, Rekursion
      5. Modifikation des Datenbestandes
      6. Trigger
  3. NoSQL-Datenmanagement
  4. Transaktionen
  5. Optimierungstechniken (Indexe etc.)
  6. Datenmanagement für Web-Anwendungen
    1. Anforderungen an ein Multimedia-DBMS
    2. SQL-MM-Standards
    3. Large Objects (BLOBs, CLOBS etc.)
    4. Inhaltssuche, vor allem Volltextsuche
    5. Navigierende Suche (Hypermedia)
## Unterstützung von JSON
# Normalformtheorie

Medienformen

Beamer, Dokumentenkamera, Laptop

Literatur

  1. Vorlesungsskript
  2. Wiki mit begleitendem Unterrichtsmaterial
  3. Online-Dokumentationen der verwendeten Datanbank-Management-Systeme
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