Modulbeschreibung
- Grundkompetenz Datenbanken
| Nummer |
gdb
|
| ECTS | 3.0 |
| Spezifizierung | Unterschiedliche Datenbanktypen (SQL, NoSQL) verstehen und mit ihnen interagieren |
| Anspruchsniveau | Basic |
| Inhalt | Data Science Anwendungen benötigen meistens sehr viele Daten. In der Regel werden diese Daten in Datenbanken gespeichert damit sie später bei Bedarf effizient nach bestimmten Suchkriterien durchsucht werden können. Grundkompetenz Datenbanken gibt einen Einblick in unterschiedliche Datenbanksysteme und die Art der Daten, welche mit ihnen verwaltet werden. Durch Grundkompetenz Datenbanken werden Studierende zu Datenbank Anwender/innen. |
| Lernergebnisse | Übersicht: Studierende haben eine Übersicht zu den wichtigsten Datenbanktypen. Insbesondere kennen sie die Unterschiede zwischen relationalen und nicht-relationalen (NoSQL) Datenbanken, können die auf dem Markt angebotene Datenbanken zuordnen und deren typischen Anwendungsbereiche nennen. Datenmodell: Studierende können ein existierendes Datenmodell analysieren (z.B. Tabellen und deren Zusammenspiel; Attribute mit deren Datentypen und Ausprägungen) und mittels Modellierungssprache beschreiben. Kenntnisse zum Datenbankdesign und möglicher Optimierungen helfen, eine bestehende Datenbank noch besser zu verstehen und zu erkennen, welche Arten von Zugriffen eine performante Datenabfrage erlauben. Relationale Datenbanken (SQL): Studierende verstehen das relationale Datenmodell. Ausgehend von einem existierenden Datenmodell können sie es analysieren und beschreiben. Studierende wissen wie Daten aus einer bestehenden relationalen Datenbank mittels standardisierten SQL-Abfragen extrahiert werden können. Sie können Daten filtern, ordnen und aggregieren, sowie Daten aus unterschiedlichen Tabellen verbinden. Sie können Indizes anwenden. Sie wissen wie häufig wiederkehrende Abfragen als Views hinterlegt werden können. Sie können das Erlernte aus Programmierumgebungen (z.B Python/R) auf konkrete Fragestellungen anwenden. Nicht-Relationale Datenbanken (NoSQL): Studierende kennen die gängigsten nicht-relationalen Datenmodelle (z.B. Key-Value-, Dokumenten-, Graphen- und Zeitreihendatenbanken). Ausgehend von einem existierenden Datenmodell können sie es analysieren und beschreiben. Studierende wissen wie Daten aus einer bestehenden nicht-relationalen Datenbank extrahiert werden können. Entsprechend können sie sich in spezialisierte Abfragesprachen von NoSQL Datenbanken wie auch Datenformat spezifische Abfragesprachen (XPath für XML und JSONPath für JSON) einarbeiten. Sie können Daten filtern, ordnen und aggregieren. Studierende können das Erlernte aus Programmierumgebungen (z.B Python/R) auf konkrete Fragestellungen anwenden. |
| Modulbewertung | Note |
| Modultyp | Basismodul |
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