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Advanced Data Management
Lehrinhalte
• Fortgeschrittenes Datenmanagement (Anwendung von Datenmanagement-Prinzipien in realen Szenarien, Werkzeuge und Technologien des Datenmanagements wie z.B. Datenbanken, Data Warehouses) • Datenlebenszyklus (Umsetzungsschritte und -praktiken, Risikomanagement) • Datenmodellierung und Datenbanken (Relationale Datenbanken und SQL, Datenmodellierung mittels professionellen Programmiersprachen wie z.B. R oder Python und BI-(Business-Intelligence-)Plattformen wie z.B. Microsoft Power BI, Tableau) • Datenqualität (Bewertung und Verbesserung mit professionellen Programmiersprachen und BI-Plattformen) und Datenintegration
Art der Vermittlung
Präsenzveranstaltung
Art der Veranstaltung
Pflichtfach
Empfohlene Fachliteratur
• DAMA International (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2nd ed.). Technics Publications, Basking Ridge, New Jersey. • Watson, R. T. (2016). Data Management: Databases and Organizations (6th ed.). Prospect Press.
Lern- und Lehrmethode
Vortrag, Paar- und Kleingruppenaufgaben, Fallstudien, Hands-on-Übungen, Präsentation, Diskussion, Blended-Learning-Elemente (Selbststudium, Lernvideos)
Prüfungsmethode
• 60% immanente Leistungsbeurteilung (Paar- und Kleingruppenaufgaben, Fallstudien, Hands-on-Übungen), (Beurteilungskriterien: Plausibilität der Analyse und vorgeschlagenen Lösung, korrekte Anwendung relevanter Methoden und Techniken, formale Korrektheit) • 40% Schriftliche Prüfung (Beurteilungskriterien: inhaltliche und methodische Korrektheit, Vollständigkeit und Detaillierungsgrad der Antworten)
Voraussetzungen laut Lehrplan
Data-Management-Grundlagen
Schnellinfos
Unterrichtssprache
Deutsch
Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird
WS2027
Incoming
Nein
Lernergebnisse der Lehrveranstaltung
Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, • Prinzipien des Datenmanagements in realen Szenarien anzuwenden, • die wichtigsten Aufgaben und Aktivitäten in den Phasen des Datenlebenszyklus umzusetzen und diesbezügliche Risiken in jedem Schritt des Datenlebenszyklus zu bewerten und zu mindern, • die Prinzipien von relationalen Datenbanken und SQL-Abfragen anzuwenden und Datenmodellierungsprinzipien mittels einer professionellen Programmiersprache und in Business-Intelligence (BI)-Plattformen umzusetzen, • Verfahren zur Bewertung und Verbesserung der Datenqualität in diesen Umgebungen anzuwenden und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, und • grundlegende Werkzeuge und Technologien für das Datenmanagement zu beschreiben und anzuwenden und entsprechende Produkte, Dienstleistungen und diesbezügliche Trends zu bewerten.
Kennzahl der Lehrveranstaltung
0948-25-01-BB-DE-20