Modul: Datenmanagement

Inhalt

Der Umfang, die Struktur, die Heterogenität und die variable Zugriffsform vorliegender Daten in Form von Big Data erfordern neue Techniken und Methoden zu deren Erfassung, Transformation und Bearbeitung. Dieses Modul vermittelt Architekturen und Methoden zur verteilten, parallelen Verarbeitung von Daten als etablierte Konzepte zur Beherrschung von Big Data. Ein umfangreicher Anteil eines datengetriebenen Softwaresystems wird durch die Bereitstellung einer Dateninfrastruktur bestimmt. Dieses Modul vermittelt grundlegende Inhalte zu Datenverwaltungsaufgaben wie denen der Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datentransformation und Datenvalidierung.

Qualifikationsziele

Die Studierenden erwerben detailliertes Wissen über die im Modul gegenständlichen Fachthemen und entsprechende Kompetenzen zur Umsetzung des Wissens.

Die Studierenden

• verstehen die Herausforderungen von Big Data (Heterogenität, variable Zugriffsformen) an Datenmanagementsysteme,
• beherrschen den Entwurf, die Einrichtung und den Einsatz paralleler und verteilter Datenmanagementsysteme,
• können Methoden und Verfahren der parallelen und verteilten Datenverarbeitung bewerten und anwenden,
• erlangen fachspezifische theoretische, methodische und praktische Kenntnisse,
• sind in der Lage zur Lösung von Problemen selbständig geeignete Informationsquellen zu erschließen und einzusetzen,
• erwerben Erfahrung im Umgang mit Softwaresystemen und -werkzeugen,
• wissen, welche Probleme im Themenbereich Datenmanagement derzeit offen sind,
• haben Einblicke in aktuelle Lösungsansätze in Industrie- und Forschungsprojekten und in den aktuellen Stand der Forschung gewonnen.

Eine Prüfung der folgende Formen:

Klausur, 90-120 Minuten

Mündliche Prüfung, 30-45 Minuten

Übungsaufgaben (50%)

SoSe