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050038 VU Scientific Data Management (2008S)
Continuous assessment of course work
Labels
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Friday 07.03. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 14.03. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 04.04. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 11.04. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 18.04. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 25.04. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 02.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 09.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 16.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 23.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 30.05. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 06.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 13.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 20.06. 09:00 - 12:00 Besprechungsraum
- Friday 27.06. 09:00 - 12:00 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), 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
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 Beispiele bearbeitet werden.
Reading list
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:29