1. Modulverzeichnis (MTS)
  2. Module
  3. Modulbeschreibung anzeigen

DW Data Warehousing und Business Intelligence

Zur Modulseite PDF generieren

#40399 / #12

Seit SoSe 2024

Englisch

DW Data Warehousing and Business Intelligence
DW Data Warehousing und Business Intelligence

6

Markl, Volker

Benotet

Portfolioprüfung

Englisch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34351500 FG Datenbanksysteme und Informationsmanagement (DIMA)

Keine Angabe

Kontakt


EN 7

Soto, Juan

sekr@dima.tu-berlin.de

https://www.tu.berlin/dima

Lernergebnisse

Data Warehouses (DWH) speichern große Datenmengen in Datenbanken, die auf die Datenanalyse ausgerichtet sind. Business Intelligence ist der Prozess der Extraktion von Informationen aus DWH mit dem Ziel der Entscheidungsunterstützung. In diesem Kurs lernen die Teilnehmenden verschiedene DWH-Architekturen und -Prozesse kennen. Sie werden in der Lage sein, zwischen "normalen" Datenbanken und DWH zu unterscheiden. Die Studierenden erlernen die Grundlagen der dimensionalen Datenmodellierung und sammeln praktische Erfahrungen in der MDX-, OLAP- und SQL-Codierung sowie ein Verständnis für ETL-Prozesse und ausgewählte Methoden zur Datenanalyse. Darüber hinaus haben die Studierenden die Möglichkeit, mit Datensätzen in einer Data-Warehouse-Umgebung zu arbeiten und die erlernten Fähigkeiten in der Praxis mit Tools wie IBM DB2, MYSQL, Pentaho Data Integration Tool und KNIME anzuwenden.

Lehrinhalte

Das Modul ist in zwei Blöcke gegliedert. Im ersten Block werden die Entwicklungs- und Verwaltungsmethoden für DWH in relationalen Datenbanken vorgestellt (z.B. Architekturen, multidimensionales Datenmodell, ETL-Prozess, OLAP-Operationen, multidimensionale Abfragen, Bitmap-Index, View Materialization). Im zweiten Block werden Themen der Wissensentdeckung und des Data Mining im DWH vorgestellt (z.B. Entdeckung häufiger Muster, Assoziationsregeln, Clustering und Klassifikation, Vorhersage). Darüber hinaus werden auch aktuelle Forschung und neueste Trends im DWH angesprochen (mit Gastdozierenden).

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Data Warehousing und Business IntelligenceIV0434 L 462WiSeen4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Warehousing und Business Intelligence (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Lecture15.03.0h45.0h
Lecture Preparation15.03.0h45.0h
(Weekly) Labs Exercises15.01.0h15.0h
Homework Assignments1.060.0h60.0h
Reviews in Preparation of the written exam1.015.0h15.0h
180.0h(~6 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Der theoretische Teil des Kurses wird in wöchentlichen Vorlesungen behandelt, zusammen mit praktischen Übungen zur Vertiefung des Inhalts. Hausaufgaben zur Verbesserung der Aneignung theoretischer Konzepte sowie der praktischen Erfahrung mit einem DBMS.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Wünschenswerte Kenntnisse und Fähigkeiten sind unter anderem: (a) Datenbanksysteme (abgeschlossenes ISDA / Informationssysteme und Datenanalyse und DBPRA / Datenbankpraktikum oder deren Äquivalente), (b) gute Englischkenntnisse.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Ergebnisprüfung) Hausaufgabe30schriftlich10 Stunden pro Aufgabe (jeweils ca. 3 Seiten)
(Punktuelle Leistungsüberprüfung) Test 1: Data Warehouses35schriftlich60 Minuten
(Punktuelle Leistungsüberprüfung) Test 2: Datenanalyse35schriftlich60 Minuten

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt95.0pt90.0pt85.0pt80.0pt75.0pt70.0pt65.0pt60.0pt55.0pt50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Gesamtnote gemäß § 68 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 30.

Anmeldeformalitäten

Zum Besuch der Lehrveranstaltung ist eine Zulassung erforderlich. Bitte informieren Sie sich vor Beginn der Vorlesungszeit auf https://www.tu.berlin/dima/studium-lehre/kursangebote , um nähere Informationen zum Anmeldeprozess zu erhalten.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
[1] C. S. Jensen, T. B. Pedersen, C. Thomsen. Multidimensional Databases and Data Warehousing. Morgan and Claypool Publishers. 2010
[2] R. Kimball, et al.: The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, Wiley, 1998.
[3] W. H. Inmon: Building the Data Warehouse. 4th Edition, Wiley, 2005.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramt) (M. Ed.)26SoSe 2024SoSe 2025
Informatik (B. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025
Informationstechnik (Lehramt) (B. Sc.)26SoSe 2024SoSe 2025
Informationstechnik (Lehramt) (M. Ed.)26SoSe 2024SoSe 2025
Naturwissenschaften in der Informationsgesellschaft (B. Sc.)35SoSe 2024SoSe 2025
Technische Informatik (B. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025
Wirtschaftsinformatik (B. Sc.)26SoSe 2024SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (B. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)13SoSe 2024SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe