Modulbeschreibung
Data Engineering
Kurzzeichen:
M_DatEng
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
4
Leitidee:
Erweiterung und Vertiefung der Kenntnisse relationaler und nicht-relationaler Datenbanksysteme (aus Modul Datenbanksysteme 1):
- Datenbank-Programmierschnittstellen kennen (JDBC), Object-Relational Mapping).
- Datenbanksysteme (DBMS) programmieren können (Stored Procedures, Triggers).
- Weitere Indexe und DBMS-Optimierung kennen.
- Datentypen von modernem SQL inkl. semistrukturierte Daten mit JSON kennen.
- NoSQL-Datenbanksysteme kennen.
- Beispiele von Database-as-a-Service kennen.
- Ausgewählte Database Design Patterns kennen.
Modulverantwortung:
Prof. Keller Stefan F.
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona, St.Gallen (Informatik Raster)
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Informatik Retro STD_14_UG(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Grundlagen Informatik und Aufbau Informatik (I-gai)
Wahl-Modul für Application Design - Cloud Solutions STD_14 (PF)
Wahlpflicht-Modul für Data Engineering & Machine Intelligence STD_14 (PF)Kategorie:Kernmodule Informatik Profile (I-KMP)
Wahl-Modul für Generalist STD_14 (PF)
Wahl-Modul für Network & Cloud-Infrastructure STD_14 (PF)
Wahl-Modul für Software Engineering STD_14 (PF)
Wahlpflicht-Modul für Informatik STD_14(Keine Semesterempfehlung)Kategorien:Aufbau (I_Auf), Informatik (I_Inf)
Wahl-Modul für Data Science STD_14 (PF)
Wahlpflicht-Modul für Informatik STD_21(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Aufbau (I_Auf), Informatik (I_Inf)
Wahl-Modul für Data Science STD_21 (PF)
Wahlpflicht-Modul für Informatik STD_23(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Aufbau (I_Auf), Informatik (I_Inf)
Wahl-Modul für Data Science STD_23 (VR)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6
Leistungsnachweise und deren Gewichtung
Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 120 Minuten
Inhalte
Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):
Erweiterung und Vertiefung der Kenntnisse relationaler Datenbanksysteme (aus Modul Datenbanksysteme 1).
Modul- und Lerninhalt:
JDBC sowie Object-Relational Mapping
Stored Procedures (PL/SQL)
Cursors, Triggers, Udateable Views
Datentypen von modernem SQL (Arrays, Dictionaries, Graphs, Trees)
Semistrukturierte Daten mit JSON (und XML)
NoSQL-Datenbanksysteme (Key/Value, Document, Graph und Column Stores)
Database-as-a-Service
Database Design Patterns