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

040310 KU Modelling and Handling of Large Databases (MA) (2023S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 01.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 07.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 08.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 14.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 15.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 21.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 22.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 28.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 29.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 18.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 19.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 25.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 26.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 02.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 03.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 09.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 10.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 16.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 17.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 23.05. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 24.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 31.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 06.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 07.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 13.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 14.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 20.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 21.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 27.06. 09:45 - 11:15 Seminarraum 18 Kolingasse 14-16, OG02
  • Mittwoch 28.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
    Seminarraum 8, Kolingasse 14-16, OG01

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 exams.

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

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Midterm test (30%)
Final test (30%)
Homework/Exercises/Project work (40% )

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

- Ramakrishnan and Gehrke. Database Management Systems. 3rd Edition
- Garcia-Molina, Ullmann. Database Systems 2nd Edition. Prentice Hall
- 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: Mo 05.06.2023 13:47