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[ 526DAKEDKEU14 ] UE Data & Knowledge Engineering

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS B2 - Bachelor 2. Jahr Wirtschaftsinformatik Christoph Schütz 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen Empfohlen: Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, Grundlagen der Informatik, Grundlagen der Mathematik, Statistik und formaler Methoden
Quellcurriculum Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik 2016W
Ziele Siehe Studienmodul Methoden und Konzepte des Data & Knowledge Engineering
Lehrinhalte Siehe Studienmodul Methoden und Konzepte des Data & Knowledge Engineering
Beurteilungskriterien Klausur (gemeinsam mit Vorlesung), Zulassungsvoraussetzung: 50% der maximalen Punkteanzahl aus den Übungsaufgaben (Abgabe bzw. Beurteilung im E-Tutor-System)
Lehrmethoden Siehe Studienmodul Methoden und Konzepte des Data & Knowledge Engineering (Sonstige Informationen)
Abhaltungssprache Deutsch
Literatur Basisliteratur:

  • Garcia-Molina, H.; Ullman, J. D.; Widom, J.: Database Systems – The Complete Book. Prentice Hall, in der aktuellen Auflage.
  • Russell, S; Norvig, P.: Artificial Intelligence. International Version. Addison Wesley, in der aktuellen Auflage.

Ergänzungsliteratur wird in jedem Semester bekannt gegeben.

Lehrinhalte wechselnd? Nein
Sonstige Informationen Siehe Studienmodul Methoden und Konzepte des Data & Knowledge Engineering
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 30
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl