Data Science & Intelligent Analytics BB
Apply Icon
Jetzt
Bewerben

Data Engineering

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Masterstudium

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Folgende Kompetenzen werden in der Lehrveranstaltung erarbeitet:

- Die Studierenden kennen unterschiedliche, weiterführende Datenspeicherkonzepte (z.B. NoSQL Datenbanken, verteilte Datenbanken usw.).
- Die Studierenden können Datenspeicherkonzepte hinsichtlich ihrer Eignung für Projekte vergleichen und auswählen.
- Die Studierenden verstehen die speziellen Anforderungen an Datenspeicherung, die aus der Verwendung von sehr großen Datenmengen (Big Data) hervorgehen.

Voraussetzungen laut Lehrplan

Die Studierenden verfügen über Vorwissen im Bereich Informationstechnologien im Umfang von 6 ECTS und kennen daher das Konzept der Relationalen Datenbank und können einfache SQL-Abfragen lesen.

Lehrinhalte

Folgende Inhalte werden in der Lehrveranstaltung besprochen:

- Eigenschaften von performanten Datensystemen (Skalierbarkeit, Wartbarkeit, Reliabilität)
- Etablierte Konzepte der Datenspeicherung (Relationales Modell)
- Historische Konzepte der Datenspeicherung (Hierarchisches Modell, Netzwerkmodell)
- Moderne Konzepte der Datenspeicherung (Wide-column Modell, Graphen Modell, Key-Value Modell, Document Modell, Column-oriented Modell)
- Datenbanksysteme, passend zu den behandelten Modellen
- Skalierung von Datensystemen (Replication und Partitionierung)
- Schreiben und Lesen in Datensystemen (Indexstrukturen, Schreibstrategien)

empfohlene Fachliteratur

PRIMÄRLITERATUR:
- Kleppmann, M. (2017): Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems (Ed. 1), O'Reilly Media, Farnham (ISBN: 978-1449373320)

SEKUNDÄRLITERATUR:
- Celko, J. (2013): Joe Celko’s Complete Guide to NoSQL: What Every SQL Professional Needs to Know about Non-Relational Databases (Ed. 1), Morgan Kaufmann, Waltham (ISBN: 978-0124071926)

Bewertungsmethoden und -kriterien

Klausur

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

4

eLearning Anteil in Prozent

50

Semesterwochenstunden (SWS)

2

geplante Lehr- und Lernmethoden

Folgende Methoden kommen zum Einsatz:

- Vortrag mit Diskussion
- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

1

Name des/der Vortragenden

Prof. (FH) Dipl.-Informatiker Karsten Böhm

Studienjahr

1

empfohlene optionale Programmeinheiten

keine

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

SDDE.1

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Praktikum/Praktika

keine