Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
050038 VU Scientific Data Management (2013S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Fr 01.02.2013 09:00 bis Mi 27.02.2013 23:59
- Abmeldung bis So 31.03.2013 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 01.03. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 08.03. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 15.03. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 22.03. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 12.04. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 19.04. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 26.04. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 03.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 10.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 17.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 24.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Dienstag 28.05. 16:45 - 18:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 31.05. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 07.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 14.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 21.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Freitag 28.06. 09:45 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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 28. Juni 2013 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
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29
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.