Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle. ACHTUNG: Lehrveranstaltungen, bei denen zumindest eine Einheit vor Ort stattfindet, werden in u:find momentan mit "vor Ort" gekennzeichnet.

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

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

050038 VU WS.II.SDM.DM.VU Scientific Data Management (2009S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Freitag 06.03. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 13.03. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 20.03. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 27.03. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 03.04. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 24.04. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 08.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 15.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 22.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 29.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 05.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 12.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 19.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
Freitag 26.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Eingenschaften und Taxonomie von modernen datenintensiven wissenschaftlichen Anwendungen, optimierte Datei Strukturen, wissenschaftliche Datenbibliotheken und Datenbanken (relationale und XML), Data Stream Management und Analyse, Architektur verteilter Datenbanken, Modelle (Verteilung, Heterognität, Autonomie), Fragmentierung, Abfragenoptimierung, parallele Datenbanksysteme, föderierte Datenbanken, strukturelle und semantische Datenintegration, paralleles und verteiltes Datawarehousing, Datenbanken im Grid, Wissensfindungs-Techniken.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Alle Projekte termingerecht und vollstaendlich geloest zu haben und bei der Abgabe diese erklaeren zu koennen; mindestens 50% der moeglichen Abschlusstestpunkte zu erreichen; Abschlusstest findet am 26. Juni 2009 statt.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Vermittlung von Kenntnissen über die wesentlichen Datenstrukturen des Scientific Computing und der Organisation wissenschaftlicher Information in einem Scientific Data Repository (Data Warehouse, Datenbank, Datei oder in verteiltem Datenmanagementsystem). Die Studierenden erwerben die Fähigkeit zum Einsatz dieser Systeme in Scientific Computing und zur Informationsbeschaffung & Wissensauffindung mittels geeigneter Abfragekalküle und Algorithmen.

Prüfungsstoff

Jede Vorlesung wird auch einen praktischen Teil beinhalten, wo kleine Projekte von Studierenden bearbeitet werden.

Literatur

- J. M. May. Parallel I/O for High Performance Computing. Morgan Kaufmann Publishers, 2001.
- M. Ester, J. Sander: Knowledge Discovery in Databases. Springer¿Verlag, 2000.
- Papers and Documents about Data Analysis and Knowledge Discovery on the Grid:
http://www.gridminer.org

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29