Modulbeschreibung

Master of Science Data Science

Lehrformen

• Vorlesung „Skalierbare Datenbanktechnologien 1“ (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 30 h Selbststudium = 60 h
• Vorlesung „Skalierbare Datenbanktechnologien 2“ (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 15 h Selbststudium = 30 h
• Übung „Skalierbare Datenbanktechnologien“ (1 SWS) = 60 h Selbststudium = 60 h

Arbeitsaufwand

• 5 LP = 150 Arbeitsstunden (Workload)

Verwendbarkeit

• Wahlpflichtmodul im M.Sc. Data Science.

Qualifikationsziele

Nach der aktiven Teilnahme am Modul ” Skalierbare Datenbanktechnologien 2” sind die Studierenden in der Lage verschiedene Architekturen aktueller Datenbankanwendungen anzugeben.

Sie können Verfahren zur Verarbeitung großer Datenmengen erläutern.

Die Studierenden sind imstande aktuelle Datenbanktechnologien und Verfahren zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen anzuwenden.

Sie sind in der Lage, selbstständig Anfragen durchzuführen.

Inhalt

Es werden mindestens zwei der folgenden Vorlesungen angeboten. Zwei Vorlesungen werden ausgewählt. Zu einer der Vorlesung wird eine Übung angeboten.

• Vorlesung Data Warehousing

• Vorlesung NoSQL-Datenbanken

• Vorlesung Implementierung von Datenbanksystemen 2

Teilnahmevoraussetzungen

keine (neben denen des Masterstudiengangs Data Science)

Literaturangabe

Hinweise zu Literaturangaben erfolgen in den Lehrveranstaltungen.

Vergabe von Leistungspunkten

Leistungspunkte werden mit erfolgreichem Abschluss des Moduls vergeben. Näheres regelt die Prüfungsordnung des Master of Science Data Science.

Prüfungsformen und -leistungen

Modulabschlussprüfung

• Klausur: 60 Min. für jede der beiden Vorlesungen
• Testat zur Übung