Sommersemester 2012
Vorlesung Datenbanken und Informationssysteme
Allgemeine Information
| Veranstaltungs-Nr. | 64-340 |
| Veranstaltungs-Type | Vorlesung |
| Veranstalter | Dr. -Ing Norbert Ritter, Prof. Dr. Wolfgang Menzel |
| Ort | Mo PhilC, Mi B-201 |
| Zeit | Mo 12-14 + Mi 10-12 |
| Periodizität | jährlich zum Sommersemester |
Inhalt
Dieses Wahlpflichtmodul baut auf den Inhalten des Pflichtmoduls Grundlagen von Datenbanken auf. Neben objekt-relationalen Datenbanksystemen und vertiefenden internen Aspekten werden betriebliche Anwendungen wie Data Warehouses und Data Mining betrachtet. Im Einzelnen werden unter anderem behandelt:
- Objekt-relationale Datenbanksysteme
- Architektur und Komponenten eines Datenbankverwaltungssystems
- Transaktionsverwaltung
- Verteilte Datenbanksysteme und verteilte Transaktionsverwaltung
- Data Warehouse
- Data Mining
- Semantic Web
- Objekt-relationale Datenbanksysteme
- Architektur und Komponenten eines Datenbankverwaltungssystems
- Transaktionsverwaltung
- Verteilte Datenbanksysteme und verteilte Transaktionsverwaltung
- Data Warehouse
- Data Mining
- Semantic Web
Vorgehen
Vorlesung mit Videoprojektor und Tafel
Vorlesungsmaterialien werden online zur Verfügung gestellt
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 aufgrund ihres Datenmodells hinsichtlich der Eignung für bestimmte Anwendungsbereiche 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.
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name:Guest


