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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Nicht angemeldet
(Samstag, 23. November 2024 11:54:03)
t.BA.XX.IE2.14HS (Information Engineering 2)
Modul: Information Engineering 2
Diese Information wurde generiert am: 23.11.2024
Nr.
t.BA.XX.IE2.14HS
Bezeichnung
Information Engineering 2
Veranstalter
T InIT
Credits
4
Beschreibung
Version: 2.0 gültig ab 01.02.2019
Modulverantwortung:
Kurt Stockinger (stog)
Modul- / Lernziele: (Kompetenzen)
Ziel
Kompetenzen
Taxonomiestufen
Wie man grosse Mengen an strukturierten Daten aufbereitet, modelliert und für die Analyse bereitstellt
Sie kennen die Wesensmerkmale und den Aufbau, sowie den Zweck von Data Warehousing- und Big Data-Systemen
F
K1
Sie können Architektur und Design von skalierenden DWH-Systemen entwerfen
F, M
K2, K3
Sie verstehen die typischen Modelle und Patterns in diesem Bereich und sind in der Lage, geeignete Modelle zu implementieren
F, M
K2, K3
Sie kennen die Technologien und Bausteine von DWH- und Big Data-Systemen und sind in der Lage, diese Bausteine beispielhaft zur Implementation zu nutzen
F, M
K2, K3
Sie können DWH- und Big Data-Systeme beurteilen und evaluieren
F, M
K6
Sie sind in der Lage, ein DWH-Projekt mit beliebiger Datenmenge durchzuführen
F, M
K3, K5
Sie haben in den Praktika Hands-on Erfahrung mit State-of-the-Art Tools wie Pentaho, Hadoop und Spark gesammelt
F, M
K2, K3
Modul- / Lerninhalte:
Wir leben in einer Welt, in welcher die Sammlung, Aufbereitung und Nutzbarmachung von Informationen und Daten zunehmend zentral wird. Unter "Information Engineering" verstehen wir Methoden und Verfahren zur Gestaltung und Entwicklung von wissensintensiven Informationssystemen. Es handelt sich dabei auch um Kerninhalte im Hinblick auf das Gebiet "Data Science", d.h., das Gebiet, welches sich mit der Aufbereitung und Analyse von Daten und Information aller Art (auch Big Data) beschäftigt.
Der Kurs "Information Engineering 2" behandelt, wie man grosse Mengen an strukturierten Daten aufbereitet, modelliert und für die Analyse bereitstellt. Der Kurs bietet einen Überblick über die Grundbegriffe und Best Practices im Gebiet "Data Warehousing" (DWH) und "Big Data".
- Einführung in Decision Support Systeme: Definition, Abgrenzung, Vergleich OLTP (transaktionsbasierte Systeme) und OLAP (Analysesysteme)
- Architektur und Modellierung: DWH-Aufbau, Datenmodellierung für Analysezwecke
- ETL Prozess: Koppelung von OLTP und Business Intelligence (BI)-Welt, automatisiertes Laden
- Datenqualität: Fehlererkennung und -korrektur, iteratives Vorgehen beim DWH-Entwurf
- Big Data Überblick: Einsatzkonzepte für grosse und unstrukturierte Daten im DWH, NoSQL
- Skalierbare Abfragen und Analysen: Mit Hadoop und Spark
Lehrmittel /Materialien:
Foliensatz aus Vorlesung.
Ergänzende Literatur:
- W. H. Inmon: "Building the Data Warehouse", 3rd Edition, Wiley & Sons, 2002.
-
Andy Konwinski, Holden Karau, Matei Zaharia, and Patrick Wendell,
Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis, O'Reilly 2015
Zulassungs-voraussetzungen:
Kenntnisse der Inhalte von Information Engineering 1 sind NICHT notwendig
Unterrichtssprache:
Deutsch
Modulstruktur:
Unterrichtsart
Anzahl Lektionen / Woche
Vorlesung:
14*2
Übung / Praktikum:
14*2
Blockunterricht:
Leistungsnachweise:
Von der Regelung der "Leistungsnachweise während der Unterrichtszeit" kann dann abgewichen werden, wenn der Dozierende dies in einer Modulbereinbarung während der ersten Woche des Studiensemesters schriftlich bekannt gibt.
Bezeichnung
Art
Form
Umfang
Bewertung
Gewichtung
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit
2 Miniprojekte
Implemenationn
Projekt
30%
Semesterendprüfung
Semesterendprüfung
schriftlich
90 Minuten
70%
Bemerkungen
Teil des konsekutiven Wahlmoduls "Information Engineering"
Hinweis
Weitere verfügbare Versionen:
1.0 gültig ab 01.02.2015
Kurs: Information Engineering 2 - Praktikum
Nr.
t.BA.XX.IE2.14HS.P
Bezeichnung
Information Engineering 2 - Praktikum
Hinweis
Für das Stichdatum 23.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.
Kurs: Information Engineering 2 - Vorlesung
Nr.
t.BA.XX.IE2.14HS.V
Bezeichnung
Information Engineering 2 - Vorlesung
Hinweis
Für das Stichdatum 23.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.