| Nr. | LV-Typ(en) | LV-Titel | |
| 5322 | VUE | Data and Knowledge Engineering 
Anmeldung über LPIS vom 02.02.2024 15:00 bis 08.02.2024 23:59 Abmeldung über LPIS vom 02.02.2024 15:00 bis 10.03.2024 23:59 |
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| LV-Leiter/in | ao.Univ.Prof. Dr. Johann Mitlöhner |
| Planpunkte Bachelor | Data and Knowledge Engineering |
| Semesterstunden | 2 |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Termine | ||||
| Mi, | 13.03.2024 | 11:00-14:30 Uhr | TC.3.03 (Lageplan) | |
| Mi, | 20.03.2024 | 11:00-14:30 Uhr | TC.5.15 (Lageplan) | |
| Mi, | 10.04.2024 | 11:00-14:30 Uhr | TC.5.15 (Lageplan) | |
| Mi, | 17.04.2024 | 11:00-14:30 Uhr | TC.3.03 (Lageplan) | |
| Mi, | 24.04.2024 | 10:30-14:00 Uhr | TC.3.21 (Lageplan) | |
| Mi, | 15.05.2024 | 11:00-14:30 Uhr | TC.3.03 (Lageplan) | |
| Mi, | 22.05.2024 | 11:00-14:30 Uhr | EA.6.032 (Lageplan) | |
| Termindownload (ical) | Termine abonnieren | ||||
| Weitere Informationen | https://learn.wu.ac.at/vvz/24s/5322 |
| Kontakt: | ||
| mitloehn@wu.ac.at | ||
| Inhalte der LV: | ||
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
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| Lernergebnisse (Learning Outcomes): | ||
Verstehen der Grundlagen von relationalen Datenbanken und Knowledge Graphs Implementierung von Datenbank-Applikationen Auswahl der geeigneten Architektur Relationale DB vs RDF |
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| Regelung zur Anwesenheit: | ||
VUE dh reduzierte Anwesenheit: 50% der angekuendigten LV-Einheiten Praesenzlehre; WU Check-In
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| Lehr-/Lerndesign: | ||
Vortrag und Uebungen Im Anschluss an den Vortrag folgen jeweils praktische Uebungen, wo Sie auf Ihrem eigenen Laptop die Beispiele aus der LV nachvollziehen und bei Bedarf von unserer Tutorin betreut werden. Sie profitieren mehr von der LV, wenn Sie sich fuer den jeweils naechsten Termin ein wenig vorbereiten; auf mitloehner.com finden Sie die Unterlagen. Wir haben fuer Sie Jupyter Notebook Server mit allen notwendigen Software packages vorbereitet, den Link finden Sie auf Learn unter "Lernaktivitaeten" zur LV. Damit koennen Sie im Browser 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. Wir verwenden in der LV nur freie Open Source Software, die Sie auch auf Ihrem eigenen Laptop installieren koennen, d.h. Sie muessen nicht unbedingt den Jupyter Server des Instituts verwenden. Die Jupyter Notebooks haben auch fuer die Betreuung grosse Vorteile: wenn Sie irgendwo vor unueberwindlichen Problemen stehen, dann speichern Sie das notebook inklusive Fehlermeldung ab und schicken es mir per email als attachment. Screenshots sind hingegen nicht zielfuehrend, da fehlt meist der notwendige context.
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| Leistung(en) für eine Beurteilung: | ||
Die multiple choice Fragen werden nach jeder Einheit im Learn jeweils fuer kurze Zeit ab 19:00 Uhr freigeschalten; mit der Abschlussarbeit koennen Sie schon waehrend der LV beginnen; da zeigen Sie, dass Sie die Inhalte der LV in einer ueberschaubaren aber neuen Aufgabe selbstaendig anwenden koennen. Details dazu werden in der LV kommuniziert. Im Learn finden Sie die Teilleistungen in Ihrer ToDo Liste. Seien Sie so gut und nehmen Sie zur Kenntnis, dass der Beurteilungsmodus gemaess Notenschluessel und den Vorgaben gemaess VUE ohne Ausnahmen eingehalten wird, d.h. insb. kein Punkte 'aufrunden', keine individuellen Fristverlaengerungen, keine Zusatzleistungen fuer bessere Noten, kein Nachholen von versaeumten Teilleistungen. Die Verwendung von KI-basierten Systemen wie chatGPT zur Generierung der Teilleistungen, insb. der Abschlussarbeit, ist nicht erlaubt. |
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| Teilnahmevoraussetzung(en): | ||
Zuteilung nach Studienfortschritt von 40 auf 60 LV-Plätze |
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