04 Klassische Datenbanken - Prof. Dr. Wolfram Wingerath - Universität Hamburg
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Videokatalog
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04.11.2024
04 Klassische Datenbanken
Diese Sitzung behandelt die Kernprinzipien klassischer Datenbanken und ihre Bedeutung für die effiziente Verarbeitung betrieblicher Daten. Es wird auf das relationale Datenmodell, die Funktionsweise von SQL und die Bedeutung von Transaktionen eingegangen, wobei auch die Herausforderungen und Grenzen im Mehrbenutzerbetrieb thematisiert werden.
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Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird. Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen. Studierende entwickeln dabei ein Grundverständnis folgender Inhalte: * Funktionsweise der informationstechnischen Systeme, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit-)gestalten * Das technische und soziale Zusammenspiel dieser Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten * Einfache statistische Verfahren zur Datenanalyse * Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Classification, Regression, Clustering) * Elementare Einführung in Neuronale Netze und ihre Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung
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Die Vorlesung führt in informationstechnische und statistische Grundlagen der Data Science ein. Sie ist Teil eines zweisemestrigen Zyklus zu "Datenwelten". Im Sommersemester folgt eine zweite Vorlesung, die sich Datenethik, Datenrecht und erkenntnistheoretischen Reflektionen auf eine "verdatete" Welt befassen wird. Beide Vorlesungen werden von interdisziplinär zusammengesetzten Teams von Lehrenden gehalten, um unterschiedliche Perspektiven auf Data Science, unterschiedliche Fragestellungen und Problemsichten einzubringen und aufeinander zu beziehen. Studierende entwickeln dabei ein Grundverständnis folgender Inhalte: * Funktionsweise der informationstechnischen Systeme, die in weiten Teilen unseren Alltag (mit-)gestalten * Das technische und soziale Zusammenspiel dieser Systeme bei der Erhebung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten * Einfache statistische Verfahren zur Datenanalyse * Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Classification, Regression, Clustering) * Elementare Einführung in Neuronale Netze und ihre Anwendungen in der Bild- und Sprachverarbeitung
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