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Data Warehousing in der Praxis - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3260 Kurztext
Semester SoSe 2014 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 10 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink   Evaluation
Sprache deutsch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 15:00 bis 19:00 14-täglich von 09.05.2014  Gebäude D (Samelson-Campus) - SC.D.0.17 (Spl-Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 10:00 bis 16:00 s.t. Einzeltermin am 15.08.2014 Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.26 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2014 01 Seck, Christoph 15.08.2014 Klausur 12.06.2014 14.08.2014 VERBINDLICH 14.08.2014 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Seck, Christoph , Dipl.-Math. verantwortlich und durchführend
Weitere Person Zuständigkeit
Wistuba, Martin , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-DWP Data Warehousing in Practice
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Kern der Vorlesung ist die Entwicklung eines Data Warehouses an einem konkreten Beispiel. Den Einstieg bildet dabei ein scheinbar einfaches Problem aus einem produzierenden Betrieb. Noch stärker als im letzten Semester, werden Übungen und Praxisarbeit im Zentrum stehen. Zeitlich wird der Fokus daher auch auf den Aspekten des DWH Prozesses liegen die in solchen Projekten den meisten Raum einnehmen: Analyse von Quellsystemen, Umgang mit unzureichenden Anforderungen, Datenqualitätsprobleme, ausgefallene Berichtswünsche etc.

Ergänzend wird in der Vorlesung noch auf einige Themen eingegangen, die im letzten Semester gar nicht, oder nur im Vorübergehen behandelt wurden. Hier geht es etwa um Master Data Management, Data Vault und die aktuellen Hypethemen Self Service BI und Big Data

Der Besuch der Vorlesung aus dem Wintersemester wird nicht zwingend vorausgesetzt.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2014 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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