Modulbeschreibung

Die Studierenden

• setzen den Begriff der Komplexität für Daten und Algorithmen korrekt ein.
• kennen die wesentlichen Datenstrukturen und zugehörige Algorithmen.
• kennen wichtige Entwurfsmuster, können sie in Programmen und Bibliotheken identifizieren und in eigenen Anwendungen richtig einsetzen.

• können ein Relationales Datenmodell entwerfen.
• können Datenmodelle in einer relationalen Datenbank implementieren.
• können die Abfragesprache SQL einsetzen (DML, DDL).
• können mit JDBC auf eine DB zugreifen.
• verstehen verschiedene Informationssystem-Architekturen.
• können ein einfaches Data Warehouse planen und realisieren.

• können grafische Benutzeroberflächen bauen.
• kennen das Model-Viewer-Controller-Paradigma und setzen es beim Entwurf ein.
• können Ausnahmefälle in Programmen erkennen und behandeln.
• können kleine Applikationen entwerfen und implementieren.

• können digitale Schaltungen spezifizieren.
• können solche mit Hilfe der Hardwarebeschreibungssprache VHDL beschreiben und simulieren.

• kennen die grundlegenden Diagramme der Sprache UML.
• können die Diagramme an einfachen Beispielen anwenden.
• können die Bedeutung der UML-Elemente erklären.
• können den Inhalt der UML-Diagramme erklären.
• wissen wann und welches UML-Diagramm zu benutzen ist.
• können UML-Diagramme in einem Software Projekt anwenden.
• kennen den Bezug zwischen UML-Diagrammen und Java-Code.

Ebenfalls vorausgesetzt sind die drei Module Informatik, Elektrotechnik & Lineare Algebra I sowie Elektrotechnik & Lineare Algebra II.

Dieses Modul gliedert sich in die drei Kurse "Konzepte der Programmierung", "Algorithmen, Datenstrukturen, Entwurfsmuster" und "Datenbanken". Daneben werden die beiden Kurse "Digitaltechnik" und "Unified Modelling Lanuage" im geführten Selbststudium durchgeführt.

Es findet kein Leistungsnachweis während der Unterichtsphase statt.

Am Ende des Semesters findet eine abgesetzte Modulschlussprüfung in fünf Teilen statt. Die Kurse Algorithmen, Datenstrukturen, Entwurfsmuster (Gewicht 27.778%), Datenbanken (Gewicht 27.778%), Konzepte der Programmierung (Gewicht 27.778%), Digitaltechnik (Gewicht 8.333%) und Unified Modeling Language (UML) (Gewicht 8.333%)  bilden je einen Teil der abgesetzten Modulschlussprüfung.

Die Studierenden

• können ein Relationales Datenmodell entwerfen.
• können Datenmodelle in einer relationalen Datenbank implementieren.
• können die Abfragesprache SQL einsetzen (DML, DDL).
• können mit JDBC auf eine DB zugreifen.
• verstehen verschiedene Informationssystem-Architekturen.
• können ein einfaches Data Warehouse planen und realisieren.

Es werden die Grundlagen klassischer Datenbankanwendungen vermittelt. Im Vordergrund stehen Relationale Datenbanksysteme, Client-Server Architekturen sowie der Aufbau eines Data Warehouse.

• Die Abfragesprache SQL2016
• Datenmodellierung, ERM, Kardinalitäten
• Relationales Modell, Normalformen
• Datenbankobjekte (z.B. View, Index, Stored Procedures)
• Client-side development (JDBC)
• Transactions, Concurrency Control
• n-tier Architekturen
• Thin Client / Thin Server (z.B. SQLite)
• Fast Prototyping und Data Exploration (z.B. Pandas DataFrame)
• Data Warehousing (Star-Schema, ETL, OLAP)

ausgewählte Artikel und online Ressourcen

Unterrichtssprache Deutsch. Fachartikel und online Material können Englisch sein.