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| 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.
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| 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)
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| 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.
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| Lehrmethoden |
Vortrag, interaktive Lehrelemente, gemeinsames Bearbeiten von Übungsaufgaben
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Wird zu Beginn der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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