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[ 921CGELCDMK13 ] KV Conceptual Data Modeling

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Es ist eine neuere Version 2022W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2024W vorhanden.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS M - Master Informatik Wolfram Wöß 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Computer Science 2021S
Ziele Datenmodellierung ist wichtig, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen, die eine wichtige Voraussetzung für die Industrie, datengestützte Entscheidungen oder künstliche Intelligenz ist. Für Datenwissenschaftler und Datenanalysten ist das Beherrschen der Datenmodellierung eine wichtige Fähigkeit. Ziel dieses Kurses ist das Erlangen der theoretischen und praktischen Grundlagen der Datenmodellierung. Der Prozess der Datenmodellierung wird anhand realer Fallstudien und Beispielen demonstriert. Die Studentinnen und Studenten wenden die erlernten Methoden in praktischen Übungen an.
Lehrinhalte Einführung in die Datenmodellierung, Datenmodell Qualität, Das Entity Relationship-Modell (ER-Modell), Transformation eines ER-Modells in das relationale Modell, Erweiterungen des ER-Modells), Semantische Datenmodelle

Konzeptionelle Datenmodellierung ermöglicht es Studierenden

  • eine theoretische Grundlage für die konzeptionelle Datenmodellierung zu erhalten
  • Kenntnisse über relevante Modelle und Methoden zu erlangen und diese in realen Projekten anzuwenden
  • ein konzeptionelles Datenmodell in ein Datenbankschema umzuwandeln
  • praktische Erfahrungen zu sammeln, indem die Methoden in Übungen und Beispielen angewendet werden
Beurteilungskriterien Mündliche Prüfung sowie Abgabe und Beurteilung von Übungen
Lehrmethoden Vortrag und Präsentation, Übungsaufgaben
Abhaltungssprache Englisch
Literatur Wird zu Lehrveranstaltungsbeginn bekanntgegeben
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Äquivalenzen INMAWKVKDMO: KV Konzeptionelle Datenmodellierung (3 ECTS)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung