Universität Wien FIND

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Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

040310 KU Modelling and Handling of Large Databases (MA) (2021S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
DIGITAL
Mi 12.05. 11:30-13:00 Digital

An/Abmeldung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dieser Kurs wird komplett digital stattfinden. Webcam und Mikrofon sind zur Teilnahme empfohlen.

Dienstag 02.03. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 03.03. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 09.03. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 10.03. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 16.03. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 17.03. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 23.03. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 24.03. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 13.04. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 14.04. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 20.04. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 21.04. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 27.04. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 28.04. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 04.05. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 05.05. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 11.05. 09:45 - 11:15 Digital
Dienstag 18.05. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 19.05. 11:30 - 13:00 Digital
Mittwoch 26.05. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 01.06. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 02.06. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 08.06. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 09.06. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 15.06. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 16.06. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 22.06. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 23.06. 11:30 - 13:00 Digital
Dienstag 29.06. 09:45 - 11:15 Digital
Mittwoch 30.06. 11:30 - 13:00 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course introduces central methods to understand modeling and daily usage (CRUD operations) of databases and the characteristics of computer-based information systems. This knowledge will be applied to aggregate information and to facilitate and accelerate decision-making processes. Particular attention will be paid to conceptual and logical databases design, data analysis using SQL, algorithms for selecting materialized views, databases systems technology (indexes, star query optimization, physical design, query rewrite methods to use materialized views), and tools for managing a large amount of data. The student will acquire knowledge of the fundamental concepts to design and use database models. Furthermore, the student will learn to generate reports, data cubes and evaluate the performance of the modeled key processes to improve them. Beyond the relational part, we will have a look at NoSQL databases, such as Graphdatabases, Textdatabases and Document oriented databases. If there is enough time, the students will use process mining based on event-logs to model business scenarios.

This course consists of lectures, homework, and project presentations. Students will work on their projects in interdisciplinary groups.

Generic goals:
- Teamwork
- Improvement of programming skills
- Understanding of interplay in Business Administration and databases.

This course consists of lectures, homework, and project presentations. Students will work on their projects in interdisciplinary groups.

Generic goals:
- Teamwork
- Improvement of programming skills
- Understanding of interplay in Business Administration and databases.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Midterm test (30%, 5th May 2021)
Final test (20%, 30th June 2021 )
Pen and Paper homework (10%, during the second part)
Project Work (40%, ongoing work )

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

In total, 100 points can be achieved. Grades are assigned as follows:
1 (very good) • 100-87 %
2 (good) • 86-75 %
3 (satisfactory) • 74-63 %
4 (sufficient) • 62-50 %
5 (not enough) • 49-0 %

Prüfungsstoff

Slides and topics covered in the lectures.

Literatur

- Paulraj Ponniah, Data Warehousing Fundamentals for IT Professionals, Second Edition, Wiley
- Wil van der Aalst, Process Mining - Data Science in Action, Second Edition, Springer

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 21.04.2021 11:25