184.685 Datenmodellierung
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Distance Learning

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • Konzepte der ER- und EER- Modellierung sowie des relationalen Datenmodells zu interpretieren und zur Darstellung/Beschreibung von Sachverhalten zu nutzen;
  • in natürlicher Sprache beschriebene Sachverhalte zu abstrahieren, als ER- und EER-Diagrammen zu modellieren, und daraus ein entsprechendes Relationenschema abzuleiten;
  • Relationenschemata zu konzipieren und in einem relationalem Datenbankmanagementsystem mittels SQL zu implementieren;
  • die Qualität eines Relationenschemas zu beurteilen und zu verbessern;
  • in einem Relationenschema gespeicherte Daten mittels SQL zu manipulieren sowie abzufragen;
  • Datenbankabfragen in SQL, relationaler Algebra und dem Relationenkalkül nachzuvollziehen sowie selbstständig zu verfassen (dies beinhaltet die Fähigkeit umgangssprachlich formulierte Anforderungen/Anfragen zu formalisieren).

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Semantische Datenmodellierung; EER-Diagramme
  • Das Relationale Modell (Grundlagen, Überführung von EER in das Relationale Modell)
  • Relationale Datenbankabfragesprachen:
    • Relationale Algebra
    • Relationaler Tupel/Domänenkalkül
    • SQL
  • Relationale Entwurfstheorie (Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen)

Methoden

  • Diese Lehrveranstaltung wird, bis auf den Prüfungsteil, im distance-learning Format durchgeführt. 
  • Diese Lehrveranstaltung wird zweisprachig angeboten: Die Vorlesung, die Übungen und die Prüfung werden sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch angeboten.
  • Der Stoff der Lehrveranstaltung wird in Vorlesungseinheiten präsentiert
  • In einem Übungsteil wird die Anwendung der präsentierten Methoden, Konzepte und Algorithmen geübt.
  • Der Übungsteil besteht aus Übungsblättern welche von den Studierenden zu Hause ausgearbeitet und abgegeben werden.
  • Das Formulieren von SQL Abfragen erfolgt in einer Online Übungsumgebung.
  • Vor den Abgabeterminen können Fragen im Forum gestellt werden, die von den Tutoren dort beantwortet werden.
  • Abgaben werden von TutorInnen korrigiert werden.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS Breakdown:

14h Vorlesungsbesuch
14h Vorlesungsvor- und Nachbereitung
26h Ausarbeiten von Übungsbeispielen
19h Prüfungsvorbereitung
 2h Prüfung
------------------
75h (= 25h * 3ECTS)

Vortragende

Institut

Leistungsnachweis

Die Beurteilung erfolgt auf Grund der Leistung im Übungsteil sowie einem schriftlichen Test.

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Fr.19:00 - 21:0004.12.2020GM 1 Audi. Max.- ARCH-INF beurteilt13.11.2020 09:00 - 02.12.2020 23:59in TISSPrüfung 1
Fr.19:00 - 21:0015.01.2021GM 1 Audi. Max.- ARCH-INF beurteilt01.01.2021 09:00 - 13.01.2021 23:59in TISSPrüfung 1 - Wiederholung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
12.09.2020 09:00 20.10.2020 23:59 20.10.2020 23:59

Anmeldemodalitäten:

Bitte beachten Sie, dass eine gleichzeitige Anmeldung zu dieser LVA sowie der LVA "Datenbanksysteme" nicht erlaubt ist. Studierende, welche am Ende des Anmeldezeitraumes zu mehr als einer dieser zwei LVAs angemeldet sind werden von allen zwei LVAs abgemeldet.

Alle Anmeldungen von Studierenden aus Informatik oder Wirtschaftsinformatik werden bestätigt. Anmeldungen von Studierenden aus anderen Studien je nach vorhandener Kapazität.

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
033 532 Medieninformatik und Visual Computing 3. SemesterSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
884 UF Informatik und Informatikmanagement 5. SemesterSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Es sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. Es wird jedoch empfohlen die LVA "Formale Modellierung" vor Datenmodellierung zu besuchen.

Weitere Informationen

Sprache

Deutsch