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Datenbanken und
Informationssysteme

Lehrveranstaltungen SS 2015

 
Einführung in die Datenbankprogrammierung (Datenbanksysteme I) (11150)
Dozent:Prof. Dr. rer. nat. habil. Udo Lipeck
Vorlesung: Di 14:15-15:45, Hörsaal F 102 (Hauptgebäude)
Betreuer:Dr. rer. nat. Michael Schäfers
Übung: Mi 9-10 oder Mi 13-14 oder Do 9-10 oder Fr 11-12
Beginn: Vorlesung: 14.04.2015
Übung: 15.04.2015
Einordnung: Grundstudium, Bachelor INF/TI: GI-Pflicht
Vorkenntnisse: Datenstrukturen und Algorithmen (notwendig)
Lernziele: Prinzipien von Datenbankmodellen, -sprachen und -systemen kennenlernen; Datenmodellierungen verstehen und selber erstellen; Fähigkeit zur Anfrageformulierung erwerben; mit der Datenbanksprache SQL praktisch umgehen, insbes. für Anfragen und zur Programmierung von Datenbankanwendungen; verschiedene Paradigmen von Anfragesprachen verstehen; Einblicke in den Aufbau von Datenbankmanagementsystemen bekommen.
Stoffplan: * Prinzipien von Datenbanksystemen
* Datenmodellierung: Entity-Relationship-Modell, Relationenmodell
* Relationale Anfragesprachen: Anfragen in SQL, Ausdrucksfähigkeit, Semantik in der Relationenalgebra
* Updates und Tabellendefinitionen in SQL
* Datenbankprogrammierung in PL/SQL und JDBC
* weitere Konzepte von Datenbanksprachen, insbes. zur Integritätssicherung und zum Datenschutz
* Aufbau von DBMS
Literatur: Elmasri/Navathe; Grundlagen von Datenbanksystemen
Kemper/ Eickler: Datenbanksysteme -- Eine Einführung
Saake/Sattler/Heuer: Datenbanken: Konzepte und Sprachen
(in der jeweils aktuellsten Auflage)
außerdem: eigene Begleitmaterialien (Folienkopien unter StudIP)
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Data Mining (11162)
Dozent:Prof. Dr. rer. nat. habil. Udo Lipeck
Vorlesung: Mi 12:00-13:30, Hörsaal F 142 (Hauptgebäude)
Betreuer:M. Sc. Oliver Pabst
Übung: Mi 13:35-14:20, Hörsaal F 142 (Hauptgebäude)
Beginn: Vorlesung: 15.04.2015
Übung: 22.04.2015
Einordnung: Master/KKB_IS (Informationssysteme), Master/KKB_ThI (Theoretische Informatik), Katalog A (Informatik), Masterstudium
Vorkenntnisse: Stochastik; Einführung in die Datenbankprogrammierung; Datenbanksysteme
Lernziele: Kennenlernen typischer Data Mining-Methoden, Analysieren und Vergleichen von zugehörigen Algorithmen, Verstehen der Zielsetzungen des Data Mining im Unterschied zur klassischen Datenanalyse, Erkennen von Gemeinsamkeiten und Unterschieden der Data Mining-Methoden, Einsetzen von Tools und Datenbankfunktionen
Stoffplan: Einordnung in Knowledge Discovery und Machine Learning
Klassische Datenanalye
Entdeckung von häufigen Mustern und Assoziationsanalyse
Muster in Nicht-Standard-Daten, insb. Sequenzen und Graphen
Klassifikation und Vorhersage
Clustering
Entdeckung von Anomalien
Literatur: Tan/ Steinbach/ Kumar: Introduction to Data Mining, Pearson.
Han/ Kamber: Data Mining - Concepts and Technques, Morgan Kaufmann Publ.
u.a.
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Programmiersprachen und Übersetzer [bis 2017] (11210)
Dozent:Dr. rer. nat. Hans Hermann Brüggemann
Vorlesung: Di 10-12, Hörsaal F 303 (Hauptgebäude)
Betreuer:Dr. rer. nat. Hans Hermann Brüggemann
Übung: Fr 9-10 oder Fr 10-11
Beginn: Vorlesung: 14.04.2015
Übung: 17.04.2015
Einordnung: Grundstudium, Bachelor INF/TI: GI-Pflicht
Vorkenntnisse: Gute Kenntnisse (mindestens) einer höheren Programmiersprache.
Lernziele: Die Studierenden kennen den prinzipiellen Aufbau von Compilern und Interpretern sowie die wichtigsten Programmierparadigmen.
Stoffplan: Historische Entwicklung der Programmiersprachen; Aufbau eines Übersetzers; Codeerzeugung für virtuelle Maschinen: Funktionale Abstraktion und imperative Programmierung, Datenabstraktion und objektorientierte Programmierung; Theoretische Grundlagen der syntaktischen Analyse, deterministische linksableitende Syntaxanalyse, deterministische linksreduzierende Syntaxanalyse, Erzeugung von Syntaxanalyse-Tabellen mit Hilfe von Stadiumautomaten; Semantische Analyse: Typen, Typvariable und Unifikation; funktionale Programmierung mit Haskell; logische Programmierung mit Prolog.
Literatur: Skript zur Vorlesung
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letzte Änderung:  21. June 2018, 09:23
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