Die Studierenden:

• sind in der Lage Datenbanksysteme zu erkennen und die Unterschiede zu identifizieren
• sind in der Lage Datenbanken zu entwerfen, zu analysieren und zu modellieren
• verstehen die Prinzipien der Normalisierung und können Redundanzen identifizieren
• sind in der Lage die Prinzipien von SQL zu verstehen und Datenauswertungen zu erstellen

keine

In der Lehrveranstaltung werden folgende Themen/Inhalte behandelt:

• Ausgewählte Datenbanksysteme
• Methoden und Modellierung des Datenbankentwurfes (ERM Diagramme, Normalisierung, Erkennung und Vermeidung von Redundanzen)
• Daten aus den Datenbanken mittels der Abfragesprachen (SQL) extrahieren bzw. zu importieren

Edlich, S. (2011): NoSQL. Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. 2. aktualisierte und erweiterte Auflage. München: Hanser.
Freiknecht, J./Papp, S. (2018): Big Data in der Praxis. Lösungen mit Hadoop, Spark, HBase und Hive. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren. 2. erweiterte Auflage. München: Hanser.
Kudraß, T./Brinkhoff, T. (2015): Taschenbuch Datenbanken. 2. neu bearbeitete Auflage. München: Hanser.
Schels, I. (2019): Business Intelligence mit Excel. Datenanalyse und Reporting mit PowerQuery, PowerPivot und Power BI Desktop; Für Excel 2010 bis 2019. München: Hanser.
Seminarunterlagen-Verlag Helmut Dettmer: Datenbankverwaltung. Schulungsunterlage für Access 2016 Einführung. Hg. v. Seminarunterlagen-Verlag Helmut Dettmer. Online verfügbar unter www.Dettmer-verlag.de.

Vortrag, Diskussion, Rollenspiel, Fallbearbeitung

Kumulative Modulprüfung
Die Modulnote berechnet sich gewichtet nach den ECTS-Credits der einzelnen Lehrveranstaltungen des Moduls und ergibt sich wie folgt:
ILV "Datenmanagement" - 3 ECTS Credits

• Prüfungscharakter: immanent
• Prüfungsform: Gruppenarbeiten, Einzelarbeiten, schriftliche Abschlussprüfung