184.705 Semistrukturierte Daten
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022S, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

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

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

  • den Unterschied zwischen Semi-strukturierten und strukturierten Daten zu erklären.
  • die in der Vorlesung behandelten XML-Technologien auf konkrete Problemstellungen anzuwenden.
  • die Limitierungen der vorgestellten XML-Technologien in konkreten Problemstellungen erkennen.
  • die Unterschiede und Stärken der verschiedenen vorgestellten XML-Schemasprachen zu erklären.
  • die Unterschiede und Stärken der verschiedenen vorgestellten XML-Anfragesprachen zu erklären.
  • die Unterschiede und Stärken der verschiedenen vorgestellten XML-APIs zu erklären.

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • XML
  • XML-Schemasprachen (DTDs, XML Schema)
  • XML-Anfragesprachen (XPath, XQuery, XSLT)
  • XML-APIs (Parser, XSLT-Prozessor)

Methoden

  • In der Vorlesung werden XML und verwandte Standards behandelt und anhand von Beispielen erläutert.
  • Es gibt Übungen, die die Konzepte der Vorlesung vertiefen.
  • Zur Betreuung der Übung gibt es Fragestunden bei den Tutorinnen und Tutoren verteilt auf die Zeit vor den Abgabeterminen.
  • Die Übung besteht hauptsächlich aus Programmieraufgaben und fließt zu 25% in die Gesamtnote ein.
  • Um für alle Studierenden gleiche Voraussetzungen bei der Abgabe zu schaffen gibt es einen einheitlichen Abgabetermin für alle Studenten gefolgt von den Abgabegesprächen.
  • Bei den Abgabegesprächen werden die Beispiele auf Korrektheit, aber besonders auf das Verständnis geprüft, und entsprechend Feedback gegeben.

 *********Hybrid Lehre in SS2022*************
Wegen der COVID-19 Krise wird dieser Kurs heuer in einem Hybrid-Modell abgehalten. Teile der Lehrveranstaltung werden also sowohl auf TUWEL verfügbar sein und es wird zusätzlich auch Präsenzlehre auf dem Campus geben. Studierenden werden wöchentlich neue Aufzeichnungen der Vorlesung zur Verfügung gestellt. Zusätzlich dazu wird es auch wöchentlich Fragestunden vor Ort geben (), wo Studierende Fragen zum Stoff der LVA stellen können (Erstes Treffen: 9. März). Übungen werden auf TUWEL abgegeben und anschließend via Zoom mit Tutoren besprochen. Neben den physischen Fragestunden, wird auch das TUWEL Diskussionsforum zur Beantwortung von Fragen und zur Diskussion von Unklarheiten genutzt werden.

Prüfungsform: schriftliche Prüfung am TU Campus.

Falls es Aufgrund von COVID-19 Einschränkungen nicht möglich sein wird, Veranstaltungen vor Ort abzuhalten, wird es folgende Änderungen geben:

- die Fragestunden werden in einem solchen Fall online stattfinden (über Zoom Meetings).

- Der Prüfungsmodus würde sich ändern zu "Schriftliche Online-Prüfung auf Papier". In diesem Modus sind Prüfer_innen und Kandidat_innen permanent mittels Webmeeting mit Audio und Video verbunden. Die Kandidat_innen müssen die beschriebenen Blätter (vollständig) nach der Prüfung innerhalb einer vorgegebenen Zeit (ca. 5 Minuten) gescannt bzw. abfotografiert und über TUWEL hochgeladen haben.

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Prüfungsmodus

Schriftlich

Weitere Informationen

Anfragen zur LVA

bitte ausschließlich an die Mailadresse ssd@dbai.tuwien.ac.at richten.
Um zu vermeiden dass Ihr Email im Spamfilter landet den Betreff mit "SSD:" beginnen.

ECTS Breakdown:

24h Vorlesungsbesuch
24h Übungsteil
 1h Abgabegespräche
24h Prüfungsvorbereitung
 2h Prüfung

----------------------------------
75h (3 ECTS)
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Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.11:00 - 13:0009.03.2022 - 15.06.2022GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten
Semistrukturierte Daten - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.09.03.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.16.03.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.23.03.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.30.03.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.06.04.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.27.04.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.04.05.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.11.05.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.18.05.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.25.05.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.08.06.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH Semistrukturierte Daten (Q&A Session)
Mi.15.06.202211:00 - 13:00GM 2 Radinger Hörsaal - TCH NOT USED IN SuSe22 (Reserved for SSD in SuSe23)

Leistungsnachweis

Die Beurteilung erfolgt auf Grund der Leistung bei den Übungsblättern (25%) und einer schriftlichen Prüfung (75%). Die Prüfung muss positiv absolviert werden um den Kurs postiv abzuschließen.

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Fr.14:00 - 16:0009.12.2022EI 2 Pichelmayer HS - ETIT schriftlich26.09.2022 00:00 - 08.12.2022 23:59in TISSPrüfung - Semistrukturierte Daten (184.705)
Mi.12:00 - 14:0025.01.2023EI 2 Pichelmayer HS - ETIT schriftlich26.09.2022 00:00 - 24.01.2023 23:59in TISSPrüfung - Semistrukturierte Daten (184.705)

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
11.02.2022 00:00 17.03.2022 23:59

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
033 526 Wirtschaftsinformatik 4. SemesterSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 532 Medieninformatik und Visual Computing STEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 534 Software & Information Engineering STEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

  • Programmierkenntnisse in Java
  • Kenntnisse der VU Datenmodellierung oder der VU Datenbanksysteme, insbesondere: Relationales Datemodell, SQL

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Begleitende Lehrveranstaltungen

Sprache

Englisch