Datenbanken für Nachhaltigkeitsstudien

Nachhaltigkeitsstudien, Bachelor (PO-2023)

Modulnummer / Modulcode NaS-SP27-M2
Modulname Datenbanken für Nachhaltigkeitsstudien
Art des Moduls Wahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele

Studierende können Vorteile des Einsatzes von Datenbanken in der Praxis erkennen, einfache Anwendungen modellieren, die Grundlagen des Relationenmodells, seine Operationen, funktionale Abhängigkeiten und das Prinzip der Normalisierung verstehen und an Beispieltabellen demonstrieren, die praktische Umsetzung in SQL beherrschen, mittels zweier Basistechniken einfache Operationsfolgen auf Konfliktfreiheit prüfen, die Unterschiede zu anderen Datenmodellen beurteilen.

Lehrveranstaltungsarten VL (2 SWS), Ü (2 SWS)
Lehrinhalte

Schichtenarchitektur ANSI SPARC, ER-Modellierung, das relationale Modell, relationale Algebra, tupelrelationales Kalkül, SQL, funktionale Abhängigkeiten, Normalisierung, Transaktionskonzept, physische Speicherstrukturen, hierarchisches und Netzwerkmodell, OODBMS

Titel der Lehrveranstaltungen Datenbanken
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen) Vorlesung, Tafelübung, Rechnerübung
Verwendbarkeit des Moduls Bachelor Nachhaltigkeitswissenschaften – Sustainability Studies, Studiengänge mit integrierten Nachhaltigkeitsstudien, Nebenfach Nachhaltigkeitsstudien
Dauer des Moduls Ein Semester
Häufigkeit des Angebotes jährlich im Sommersemester
Sprache Deutsch
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul Programmieren für Nachhaltigkeitsstudien
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul
Studentischer Arbeitsaufwand 180 h (60 h Präsenzzeit + 120 h Selbststudium)
Studienleistungen
Voraussetzung für Zulassung zur Prüfungsleistung
Prüfungsleistungen Mündliche Prüfung (ca. 45 min) über Einführungsmodul und Datenbanken
Anzahl Credits (ECTS) 6 cp
Lehreinheit Informatik
Modulverantwortliche/r Prof. Dr. Gerd Stumme
Lehrende Prof. Dr. Gerd Stumme und Mitarbeitende
Medienformen Beamer, Tafel
Literatur

Kemper, Eickler: Datenbanksysteme – Eine Einführung.

Bemerkungen

Pflichtmodul im Schwerpunkt 27: Künstliche Intelligenz und Data Science