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Data Warehousing in der Praxis - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung
Veranstaltungsnummer 3113 Kurztext
Semester SoSe 2017 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 10 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/dwp-17s/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
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
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iCalendar Export
Mo. 15:00 bis 18:00 c.t. Einzeltermin am 03.04.2017 Forum - N 332 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 15:00 bis 18:00 c.t. 14-täglich von 24.04.2017  Forum - N 332 (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
Mo. 10:00 bis 14:30 s.t. Einzeltermin am 17.07.2017 Forum - N 332 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2017 01 Seck, Christoph 17.07.2017 Klausur 16.07.2017 VERBINDLICH 16.07.2017 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Seck, Christoph , Dipl.-Math. verantwortlich und durchführend
Voß, Lydia , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MWI-DWP Data Warehousing in der Praxis / in Practice
MIT-BIDW2 Business Intelligence and Data Warehousing 2
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.

Zielgruppe

Studierende des Masterstudiengangs Informationsmanagement und Informationstechnologie & Wirtschaftsinformatik - MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2017 , Aktuelles Semester: SoSe 2019
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