Universität Wien

136011 UE Data Structures and Data Modelling (2023S)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 13 - Europäische und Vergleichende Sprach- und Literaturwissenschaft
Continuous assessment of course work
MIXED
Moodle

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).

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Achtung: Die LV ist prinzipiell als hybride LV ausgelegt, sie können also entweder physisch, oder online teilnehmen (weitere Information erhalten Sie zeitgerecht); die Teilnahme an den live-Veranstaltungen entspricht der traditionellen Anwesenheit.

  • Monday 06.03. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 20.03. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 27.03. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 17.04. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 24.04. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 08.05. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 15.05. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 22.05. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 05.06. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 12.06. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 19.06. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5
  • Monday 26.06. 18:30 - 20:00 Seminarraum 6 Hauptgebäude, Tiefparterre Stiege 9 Hof 5

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).

Minimum requirements and assessment criteria

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung, d. h. Anwesenheitspflicht (max. 2 entschuldigte Fehleinheiten), aktive Mitarbeit, positive Bewertung der Projektpräsentation und positive Bewertung des Abschlussprojekts.

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 im Laufe der LV bekannt gegeben.

Association in the course directory

DH-S I

Last modified: Th 04.07.2024 00:13