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[ 503INFJDENK20 ] KS Data Engineering

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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
2 ECTS B2 - Bachelor 2. Jahr Rechtswissenschaften Michael Mayrhofer 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Rechtswissenschaften 2024W
Ziele Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse über Methoden, Techniken und Werkzeuge des Data Engineering. Das Ziel besteht dabei nicht darin, diese Methoden, Techniken und Werkzeuge selbständig einsetzen zu können, sondern vielmehr darin, die Zusammenhänge und möglichen Interdependenzen zu den Rechtswissenschaften zu verstehen.
Lehrinhalte Datenmodellierung: Grundlagen der konzeptionellen Modellierung, Strukturelle Modelle (Entity-Relationship (ER)-Diagramme, Unified Modeling Language (UML)-Klassendiagramme), Verhaltensmodelle (UML-Aktivitätsdiagramme) Datenbanken: Grundlagen von Datenbanken, DB-Entwurf, DB-Abfragen (Structured Query Language (SQL)), NoSQL Semistrukturierte Daten: Extensible Markup Language (XML), Java Object Notation (JSON), Ontologien (Web Ontology Language OWL) Unstrukturierte Daten (Texte, „Natural Language“): Information Retrieval (Search), Information Filtering, Information Extraction, Natural Language Processing (NLP)
Beurteilungskriterien Lehrveranstaltungsprüfung. Die Beurteilung erfolgt nach Maßgabe einer für das Semester im Vorhinein fächerübergreifend abgestimmten und kundgemachten Gesamtplanung auf Grundlage von Klausuren, Hausübungen, automatisierten Computer-Tests, mündlichen Prüfungen und/oder Mitarbeit in der Lehrveranstaltung.
Lehrmethoden Vortrag, interaktive Lehrelemente, gemeinsames Bearbeiten von Übungsaufgaben
Abhaltungssprache Deutsch
Literatur Wird zu Beginn der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung