136011 UE Data Structures and Data Modelling (2021W)
Continuous assessment of course work
Labels
MIXED
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from We 01.09.2021 09:00 to We 29.09.2021 23:59
- Deregistration possible until Su 31.10.2021 23:59
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Tuesday
05.10.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
12.10.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
19.10.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
09.11.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
16.11.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
23.11.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
30.11.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
07.12.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
14.12.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
11.01.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
18.01.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Tuesday
25.01.
18:30 - 20:00
Hörsaal 2 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 5 Hof 3
Information
Aims, contents and method of the course
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.
Assessment and permitted materials
Aktive Mitarbeit während der Einheiten, Übungen anhand kleiner Projekte, Projektpräsentation und Abschlussprojekt (inkl. schriftlicher Beschreibung in Form eines Abstracts, Datenmanagementplans, Daten(bank)modells, max. etwa 5 Seiten).
Minimum requirements and assessment criteria
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung, d. h. (online!) Anwesenheitspflicht (max. 3 entschuldigte Fehleinheiten), aktive Mitarbeit, positive Bewertung der Projektpräsentation und positive Bewertung des Abschlussprojekts.Achtung: LV findet vermutlich beinahe ausschließlich online statt (weitere Information erhalten Sie zeitgerecht); die Teilnahme an den live-Veranstaltungen entspricht der traditionellen Anwesenheit.
Examination topics
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.
Reading list
Wird während der LV bekanntgegeben.
Association in the course directory
DH-S I
Last modified: Tu 14.12.2021 13:28