136011 UE Datenstrukturen und Datenmodellierung (2022S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
GEMISCHT
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 07.02.2022 08:00 bis Do 24.02.2022 23:59
- Abmeldung bis Do 31.03.2022 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Dienstag
01.03.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
08.03.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
15.03.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
22.03.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
29.03.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
05.04.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
26.04.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
03.05.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
10.05.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
17.05.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
24.05.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
31.05.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
14.06.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
21.06.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Dienstag
28.06.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Sie mit grundlegenden Datenstrukturen vertraut zu machen und dabei insbesondere die semantische Datenmodellierung auf der Grundlage von Anforderungsanalysen zu erlernen. Dabei steht die Praxis im Vordergrund, d.h. Sie sollen anhand von kleinen geisteswissenschaftlichen Projekten entsprechende Datenmodelle generieren und ggf. auch technisch umsetzen. Dafür sind keine Programmierkenntnisse vorweg notwendig. Viel mehr sollen Sie anhand der Projektarbeit die für das jeweilige Projekt notwendigen Kenntnisse im Laufe der Lehrveranstaltung erwerben, was der (DH-)Praxis ohnehin entspricht. Im Vordergrund steht anwendungsorientiertes Vorgehen und somit auch der/die (imaginäre) User*in - somit unterschiedliche geisteswissenschaftliche Disziplinen. In kleinen Teams entwickeln Sie anhand selbst gewählter Projekte Daten, Strukturen und Modelle, die Sie für dieses Projekt benötigen. Sie präsentieren Anforderungen und Lösungen und schlussendlich die Umsetzung anhand des Abschlussprojekts, das sie auch schriftlich dokumentieren (s.u.). Datenmodellierung lädt dabei auch dazu ein, über empirische und theoretische Rahmenbedingungen der Datengewinnung und -verarbeitung zu diskutieren.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Aktive Mitarbeit während der Einheiten, Übungen anhand kleiner Projekte, Projektpräsentation und Abschlussprojekt (inkl. schriftlicher Beschreibung in Form eines Abstracts, Datenmanagementplans, Daten(bank)modells).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung, d. h. Anwesenheitspflicht (max. 3 entschuldigte Fehleinheiten), aktive Mitarbeit, positive Bewertung der Projektpräsentation und positive Bewertung des Abschlussprojekts.Achtung: Die LV ist prinzipiell als hybride LV ausgelegt, sie können also entweder physisch, oder online teilnehmen (weitere Information erhalten Sie zeitgerecht); die Teilnahme an den live-Veranstaltungen entspricht der traditionellen Anwesenheit.
Prüfungsstoff
Grundlagen der semantischen Datenmodellierung (EER-Modell), Übertragung von Anforderungsanalysen anhand eines Wireframes auf ein semantisches Modell und je nach gewähltem Projekt rudimentäre technische Umsetzung in Form einer Datenbank bzw. entsprechender Datentypen.
Literatur
Wird während der LV bekanntgegeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
DH-S I
Letzte Änderung: Mo 28.02.2022 14:28