Database Systems
(Datenbanksysteme)
Prof. Dr. Martin Atzmüller
Dr. rer. nat. Manh Toan Nguyen
Leonid Schwenke, M. Sc.

Veranstaltungstyp: Vorlesung und Übung
TeilnehmerInnen: >= 2nd Sem. (given the respective prerequisites); recommended: >= 3rd Sem.

Beschreibung:
Die Veranstaltung gibt eine Einführung in Datenbanksysteme - Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände. Dies erfolgt ausgehend von Basis-Architekturkonzepten und grundlegenden Datenbankentwurfsprinzipien (konzeptuelle/logische Modellierung, Datenmodelle, strukturiert/semi-strukturiert, Repräsentation etc.) hin zur relationalen Entwurfstheorie bzw. -Verfahren (Normalisierung des Datenmodells, Anfragesprachen, SQL, etc.), auch unter Betrachtung von Grundlagen der physischen Datenorganisation. Weitere exemplarische Inhalte schließen Datenintegrität, Transaktionen, sowie Erweiterte Datenbankmodelle ein.

Ziel der Veranstaltung ist es, die Studierenden mit den entsprechenden Konzepten und Prinzipien auf den verschiedenen Abstraktionsebenen vertraut zu machen, sowie mit vertieften Kenntnissen über bzw. in Anwendung/Transfer der entsprechenden grundlegenden Methoden und Verfahren zur Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände zu befähigen, um auch deren Anwendung bzw. Implementierung von/in entsprechenden Systemen zu ermöglichen. Dies wird in den begleitenden Übungen vertieft.

Die Studierenden können nach erfolgreichem Bestehen:
1) Grundlegende Architektur-, Entwurfs-, Modellierungs- und Organisationskonzepte von Datenbanksystemen nennen, detailliert einordnen und gezielt anwenden/auswählen.
2) Mittels vertiefter Kenntnisse grundlegende Methoden und Verfahren zur Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände darstellen, erklären und differenzieren.
3) Grundlegende Methoden und Verfahren zur Modellierung und Verwaltung großer Datenbestände in entsprechenden Systemkontexten bzw. in einfachen Anwendungsproblemen (algorithmisch, programmatisch) implementieren und entwickeln.

Erstes Treffen:
Montag, 14.04.2025 16:00 - 18:00, Ort: 66/E33

Ort:
66/E33: Mo. 16:00 - 18:00 (12x) Di. 16:00 - 18:00 (14x), 94/E03: Montag, 19.05.2025, Dienstag, 17.06.2025 15:00 - 19:30, Dienstag, 22.07.2025 10:00 - 18:00, Dienstag, 23.09.2025 12:00 - 20:00, 94/E01: Montag, 19.05.2025, Dienstag, 17.06.2025 15:00 - 19:30, Dienstag, 22.07.2025 10:00 - 18:00, 94/E06: Montag, 19.05.2025, Dienstag, 17.06.2025 15:00 - 19:30, Dienstag, 22.07.2025 10:00 - 18:00, Dienstag, 23.09.2025 12:00 - 20:00, 94/E08: Montag, 19.05.2025, Dienstag, 17.06.2025 15:00 - 19:30, Dienstag, 22.07.2025 10:00 - 18:00, Dienstag, 23.09.2025 12:00 - 20:00

Semester:
SoSe 2025

Zeiten:
Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich) - Lecture/Practical, Ort: 66/E33, Di. 16:00 - 18:00 (wöchentlich) - Lecture/Practical, Ort: 66/E33, Termine am Montag, 19.05.2025, Dienstag, 17.06.2025 15:00 - 19:30, Dienstag, 22.07.2025 10:00 - 18:00, Dienstag, 23.09.2025 12:00 - 20:00, Ort: 94/E01, 94/E06, 94/E08

Leistungsnachweis:


Veranstaltungsnummer:
6.606

ECTS-Kreditpunkte:
6,00

Bereichseinordnung:
Veranstaltungen > Wirtschaftswissenschaften > B.Sc. Wirtschaftsinformatik (Akkreditierung 2017) > Pflichtbereich ECTS-Programm > Mathematik/Informatik > Informatik > SS > Hauptstudium Veranstaltungen > Cognitive Science > Bachelor-Programm Veranstaltungen > Data Science Veranstaltungen > Informatik > Bachelor berufliche Bildung Veranstaltungen > Informatik > Bachelor Informatik Veranstaltungen > Informatik > Erweiterungsstudiengang "Erweiterungsfach Lehramt an Gymnasien" Veranstaltungen > Informatik > Master Lehramt an berufsbildenden Schulen Veranstaltungen > Informatik > Master Lehramt an berufsbildenden Schulen für Fachbachelor Informatik Veranstaltungen > Informatik > Master Lehramt an Gymnasien Veranstaltungen > Informatik > Master of Science in Informatik>Angleichungsbereich Veranstaltungen > Informatik > Vorlesungen Veranstaltungen > Informatik > Zwei-Fächer-Bachelor Veranstaltungen > Wirtschaftswissenschaften > B.Sc. Wirtschaftsinformatik (Akkreditierung 2024) > Pflichtbereich > Erstes Jahr Courses Open to Exchange Students > Mathematics/Computer Science