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050038 VU Scientific Data Management (2012S)

Continuous assessment of course work

Details

max. 50 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 02.03. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 09.03. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 16.03. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 23.03. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 30.03. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 20.04. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 27.04. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 04.05. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 11.05. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 18.05. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 25.05. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 01.06. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 08.06. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 15.06. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 22.06. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum
Friday 29.06. 09:00 - 12:15 Besprechungsraum

Information

Aims, contents and method of the course

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.

Assessment and permitted materials

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.

Minimum requirements and assessment criteria

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.

Examination topics

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

Reading list

- 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

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:29