Relationale Datenbanken

- Funktionale Anhaengigkeiten

- Relationales Modell

- Zerlegung von Relationen, Verbundstreue, Abhaengigkeitstreue

- Normalformen

- SQL

- Web-Anbindung

RDF und Sparql

- Knowledge Graphs

- RDF Formate

- RDF Abfragen in Sparql

Details und alle Unterlagen unter http://mitloehner.com/lehre/dke

Verstehen der Grundlagen von relationalen Datenbanken und Knowledge Graphs

Implementierung von Datenbank-Applikationen

Auswahl der geeigneten Architektur Relationale DB vs RDF

VUE dh reduzierte Anwesenheit: 50% der angekuendigten LV-Einheiten

Praesenzlehre; WU Check-In

Vortrag und Uebungen

Zur Vortragseinheit im HS ist jeweils eine Uebungseinheit in einem PC Schulungsraum gebucht, wo Sie die Uebungen aus der LV machen koennen und bei Bedarf von unserem Tutor betreut werden. Sie koennen die Uebungen aber auch auf Ihrem eigenen Laptop machen, Zeit und Ort nach Ihrer Wahl; alles was Sie brauchen, ist ein Web Browser (nicht Safari) und Internet.

Ausserdem wird eine woechentliche Fragestunde angeboten per Telco; Details werden per Email kommuniziert.

Wir haben fuer Sie Jupyter Notebooks mit allen notwendigen Software packages vorbereitet, den Link finden Sie auf Learn unter "Lernaktivitaeten" zur LV. Damit koennen Sie alle Aufgaben bearbeiten und auch weitere, selbstgestellte Probleme loesen. Nuetzen Sie die Gelegenheit! Spaeter im Berufsleben werden Sie wahrscheinlich nicht mehr soviel Zeit haben, verschiedene Loesungsansaetze in Python, SQL und Sparql selbst auszuprobieren und herauszufinden, was mit welchem Aufwand machbar ist.

Die Jupyter Notebooks auf unserem Institutsserver haben auch fuer die Betreuung grosse Vorteile: wenn Sie irgendwo vor unueberwindlichen Problemen stehen, dann speichern Sie das notebook inklusive Fehlermeldung ab und schicken mir per email den URL; wenn Sie auf Ihrem eigenen PC arbeiten, dann schicken Sie mir das notebook als attachment. Screenshots sind hingegen nicht zielfuehrend, da fehlt meist der notwendige context.

• Gleichgewichtete Teilleistungen in Form von Learn Multiple Choice Fragen: 70%
• Abschlussarbeit in Form von Learn Arbeitsauftrag: 30%
• keine ausschlaggebende Teilleistung
• Notenschluessel: Note 4, 3, 2, 1 ab jeweils 50, 62, 74, 86 % der Gesamtpunkte

Die multiple choice Fragen werden in jeder Einheit ab der zweiten im Learn jeweils fuer kurze Zeit innerhalb des  Abendtermins freigeschalten; die Inhalte sind jeweils alle frueheren Termine. Mit der Abschlussarbeit koennen Sie schon waehrend der LV beginnen; sie wird im Learn am Ende der LV fuer die Abgabe freigeschalten. In der Abschlussarbeit zeigen Sie, dass Sie die Inhalte der LV in einer ueberschaubaren aber neuen Aufgabe selbstaendig anwenden koennen. Details dazu werden in der LV und per Email kommuniziert.

Der Beurteilungsmodus gemaess Notenschluessel wird ohne Ausnahmen eingehalten: kein Punkte 'aufrunden', keine individuellen Fristverlaengerungen, keine 'Zusatzleistungen' fuer bessere Noten o. ae.

Die Verwendung von KI-basierten Systemen wie chatGPT zur Generierung der Abschlussarbeit ist nicht erlaubt.

Zuteilung nach Studienfortschritt von 40 auf 50 LV-Plätze 

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