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Informatik-Ansicht

Datenintegration


Data Integration
Modulnummer
MB-703.05
Master
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Basis Ergänzung
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Praktische und Technische Informatik
Modulteilbereich : 703 Datenbanksysteme
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj.
3 1 0 0 0 0 4
Kreditpunkte : 6 Turnus

i.d.R. alle 2 Semester

Formale Voraussetzungen : -
Inhaltliche Voraussetzungen : Datenbankgrundlagen
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch
Ziele :
  • In der Terminologie des Fachgebietes Datenbanken kommunizieren können, Teilprobleme und Methodiken des Gebietes unterscheiden und klassifizieren können.

  • Methoden der Schemaabbildungen zwischen relationalen Datenquellen verstehen und anwenden können.

  • Möglichkeiten zur Informationsextraktion (z.B. aus Web Seiten) verstehen und bewerten können.

  • Mechanismen zum Umgang mit fehlerhaften Daten verstehen und anwenden können.

  • Datenprovenienz innerhalb von relationalen Datenbanken modellieren können.

Inhalte :
  • Datenbankkonzepte: Integritätsbedingungen, konjunktive Anfragen (kA), Datalog Programme

  • Anfrageäquivalenz und Enthaltensein: kAs, Vereinigungen von kAs, kAs mit Negation, Multimengen und Aggregation

  • Anfrageauswertung auf Views: Bucket und MiniCon Algorithmus, Inversregel Algorithmus, Updates auf Views

  • Ontologie-Basierter Datenzugriff: Ontologiesprachen, DL-LITE, Rewriting versus Unfolding

  • Abbildungen von Schemata: Global-as-View (GAV), Local-as-View (LAV), Global-and-Local-as-View (GLAV), Tupelgenerierende Abhängigkeiten

  • Anfrageauswertung mit/ohne Bedingungen: GAV, LAV, und GLAV settings, Auswertung vs. Rewriting

  • Wrappers: manuelle und lernbasierte Konstruktion, Web-Wrappers, Systeme: Stalker, Poly und Lito

  • Umgang mit Unsicherheit und fehlerhaften Daten: zuverlässige Antworten, probabilistische Datenbanken, probabilistische Schemaabbildungen

  • Datenprovenienz: Annotationen und Datenabhaengigkeitsgraphen, der Provenienzhalbring

Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :

AnHai Doan, Alon Halevy, Zachary Ives: Principles of Data Integration, Morgan Kaufmann, 2012

Dan Such, Dan Olteanu, Christopher Re, Christoph Koch: Probabilistic Databases, Morgan & Claypool Publishers, 2011

Form der Prüfung : i.d.R. Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Arbeitsaufwand
Präsenz 56
Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung 124
Summe 180 h
Lehrende: Prof. Dr. S. Maneth Verantwortlich Prof. Dr. S. Maneth
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