64-340 Vorlesung Datenbanken und Informationssysteme

Lehrende: Annett Ungethüm

Veranstaltungsart: Vorlesung

Anzeige im Stundenplan: DIS VL

Semesterwochenstunden: 4

Credits: 4,5

Unterrichtssprache: Englisch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | 160

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Inhalt:
Dieses Wahlpflichtmodul baut auf den Inhalten des Pflichtmoduls "Grundlagen von Datenbanken" auf. Neben vertiefenden Einblicken in aktuelle Datenbanktechnologie werden betriebliche Anwendungen wie Data Warehouses und Data Mining betrachtet.
Im Einzelnen werden unter anderem behandelt:
- Architektur und Komponenten eines Datenbankverwaltungssystems
- Transaktionsverwaltung
- Verteilte Datenbanksysteme und verteilte Transaktionsverwaltung
- NoSQL
- Data Warehouse
- Data Mining
- Big Data Analytics

Organisation: 
Die Veranstaltung wird über Moodle organisiert. Der Link zum Moodlekurs wird zu Semesterbeginn in den Veranstaltungsmaterialien veröffentlicht.
Die Teilnehmenden werden zu Beginn des Semesters vom Veranstalter in den Moodle-Kurs eingeschrieben. (Aufgrund der laufenden Anmeldephase nicht vor dem 30.03.2024)
Zusätzlich werden die Informationen zur Einschreibung für den Fall von Nachmeldungen in Stine als Kursmaterial hinterlegt.

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an: dbis-lehre.inf@uni-hamburg.de

Stichworte:
Datenbanksysteme, Transaktionsverwaltung, Data Warehouse/Mining, NoSQL

Lernziel:

• Anwendungsprogramme für verteilte und web-basierte Datenverwaltung entwickeln können
  
• Data-Warehouse-Anwendungen entwerfen und einsetzen können
  
• Mining-Verfahren einsetzen können
  
• Wissen über die Verwaltung großer, verteilter Datenbestände in die Entwicklung großer Softwaresysteme einbringen können
  
• Verfahren der Informationsrecherche in den verschiedensten Bereichen anwenden können
  
• Datenbanksysteme hinsichtlich der Eignung für bestimmte Anwendungsbereiche/-systeme beurteilen können
  
• Interne Datenbank-Verfahren (z.B. Zugriffspfade, Synchronisationsverfahren) hinsichtlich ihrer Eignung für bestimmte Anwendungscharakteristika bewerten können
  
• Entwurfsverfahren für Data-Warehouse-Verfahren im Hinblick auf gegebene Informationsbedürfnisse beurteilen können
  
• Anwendbarkeit von (Data-)Mining-Verfahren und Aussagekraft ihrer Resultate einschätzen können
  

Literatur:
Wird zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.

Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Es wird eine zweistündige Klausur durchgeführt