20-00-0015-iv Einführung in Data and Knowledge Engineering

Lehrende: Prof. Dr.-techn. Johannes Fürnkranz

Veranstaltungsart: Integrierte Veranstaltung

Orga-Einheit: FB20 Informatik

Anzeige im Stundenplan: Einführung in DKE

Fach:

Anrechenbar für:

Semesterwochenstunden: 3

Unterrichtssprache: Deutsch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Lehrinhalte:
Lernziele:

• Vertiefte, umfassende, vernetzte, alle relevanten Aspekte umfassende Schwerpunktkompetenz (Theorie und Praxis) in einem grundlegenden Aspekt der modernen Informatik
  
• Kenntnisse und Fähigkeiten erwerben zur methodischen Behandlung der Datenmodellierung und Wissensrepräsentation
  
• Verständnis von Abfragesprachen
  
• Nutzungsmöglichkeiten von Datenbank- und Wissenssystemen kennen lernen
  
• Grundbegriffe des automatischen Schließens
  
• Einführung in maschinelles Lernen, Data Mining und Web Mining
  

• Was ist ein Datenbanksystem?
  
• Architekturen
  
• Datenmodelle und Logik (Relationenmodell, Datalog, nicht-rekursive und rekursive Regeln, Objektmodelle, XML/Xschema)
  
• Anwendungsmodellierung (Entity-Relationship, UML)
  
• Abbildung auf operative Modelle
  
• SQL als DDL und als Query Sprache
  
• Xquery
  
• Anbindung von Datenbanken (ODBC, JDBC)
  
• Transaktionsbegriff
  
• Concurrency Control
  
• Recovery
  
• Ontologies
  
• Deduktive Datenbanken (Datalog, deduktives Schliessen)
  
• Grundbegriffe des maschinelles Lernen (Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen)
  
• Data Mining (KDD Prozess, Assoziationsregeln)
  
• Induktive Databanken (Pattern Query Languages)
  
• Web Mining, The Semantic Web
  

Literatur:

• Elmasri, R., Navathe, S. B.: Fundamentals of Database Systems, 3rd. ed., Redwood City, CA: Benjamin/Cummings
  
• Ullman, J. D.: Principles of Database and Knowledge-Base Systems, Vol. 1 Computer Science
  
• J. Han, M. Kamber: Data Mining - Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2000.
  

Voraussetzungen:
Vorwissen: Datenstrukturen, Indexmechanismen