Datenbanktechnologien (DBT) – Sommersemester 2018

Stundenplan

Pr1,2/GM – Prof. Toll; Siegle

  • 12.-19. KW (bis einschl. 02.05.2018) wöchentlich Mi 09:20-11:50 Uhr Raum M 103/4
  • 20.-27. KW (ab 09.05.2018) wöchentlich Mi 09:20-11:50 Uhr Raum Z 136b

Vorlesung

Themen
Betriebliche Informations- und Kommunikationssysteme (BIK) – Daten- und Prozessmodelle – Datenbank
Relationale Algebra
Datenbankarchitektur und Schemata-Bildung
Semantische Integritätssicherung, Operationale Integritätssichung, Physische Integritätssicherung
Access & Identity Management
Data Warehouse – Konzept und Architektur
Datenmodelle im Data Warehouse
Datenanalyse im Data Warehouse
Datenbereitstellung für das Data Warehouse
Data Mining – Technologien
CHAID-Algorithmus
Entscheidungsbäume – ID3-Algorithmus
Perzeptron – Beispiel

Praktika

Praktika Themen interne
Üb. NR.
LV (à 45 min) Pr1,2/GM
PostgreSQL Raum M103/4
1 Modellierung (Abgabe bis spätestens 04.04.2018 9:30 Uhr)
(Toad Data Modeler)
Installation PostgreSQL
101 2
1
 28.03.
2 PostgreSQL1: Datendefinition, Datenmanipulation und einfache Abfragen
Abgabe bis 16.05.
129 3  04.04.
3 PostgreSQL2: Datenmanipulation und komplexe Abfragen
Abgabe bis 16.05.
131 3  11.04.
4
PostgreSQL3: Semantische Integritätssicherung
Abgabe bis 16.05.
133 3  18.04.
5 PostgreSQL4: Trigger und Funktionen
Abgabe bis 16.05.
135 3  25.04.
6 PostgreSQL5: Zugriffsschutz (Nutzer, Gruppen, Rollen) und Zugriffsprotokollierung
Abgabe bis 16.05.
137 3  25.04.
MS SQL Server / Data Warehouse / OLAP Raum Z 136b
Aufgabensammlung: MS SQL Server / Data Warehouse / OLAP
7 MS SQL Server1: Aufbau einer OLTP-Datenbank im MS SQL-Server 181 3  09.05.
8 MS SQL Server2: Verwalten geografischer Informationen 182 3  16.05.
9 MS SQL Server3: Erstellung der Datenbank für das Data Warehouse 183 3  23.05.
10 MS SQL Server4: ETL-Prozeß für das Data Warehouse 184 3  30.05.
dies academicus  06.06.
11
MS SQL Server5: Erstellung und Visualisierung der Cubes im OLAP Server 185 3  13.06.
Data Mining Raum Z 136b
12 Programmiersprache R 1: Data Mining Teil 1
186 3  20.06.
13
Programmiersprache R 2: Data Mining Teil 2
187 3  27.06.
Fertigstellung von Übungen
Reserve
3  04.07.

Leistungsanforderungen

Prüfungsvorleistungen

  • Von den oben aufgeführten 13 Praktika müssen mindestens 10 Praktika als PLV’s nachgewiesen werden.