Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2016
Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor | ||||||
Bachelor-Studium (Studienreglement 2012) | ||||||
Grundlagenfächer | ||||||
Block G2 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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401-0603-00L | Stochastik | O | 4 KP | 2V + 1U | M. H. Maathuis | |
Kurzbeschreibung | Die Vorlesung deckt folgende Themenbereiche ab: Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, gemeinsame und bedingte Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen, das Gesetz der Grossen Zahlen, der zentrale Grenzwertsatz, deskriptive Statistik, schliessende Statistik, Statistik bei normalverteilten Daten, Punktschätzungen, und Vergleich zweier Stichproben. | |||||
Lernziel | Kenntnis der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. | |||||
Inhalt | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, einige Grundbegriffe der mathematischen Statistik und Methoden der angewandten Statistik. | |||||
Skript | Vorlesungsskript | |||||
Literatur | Vorlesungsskript | |||||
252-0834-00L | Informationssysteme für Ingenieure | O | 4 KP | 2V + 1U | R. Marti | |
Kurzbeschreibung | Grundlagen von Informationssystemen aus Anwendersicht. Im Fokus sind strukturierte Daten: relationale Datenbanken, Daten-Sprache SQL, Entwurf relationaler Datenbanken. Weitere Themen: Information Retrieval (Suche von Dokumenten), mit Bewertung von Relevanz und Autorität der Dokumente bezügl. Freitext-Anfragen; XML als Format für Datenaustausch; Charakterisierung und Verarbeitung von "Big Data" | |||||
Lernziel | Nach dem Besuch der Lehrveranstaltung sollten Studierende in der Lage sein 1. nicht-triviale Anfragen auf bestehenden relationalen Datenbanken mit Hilfe von (Entry-Level) SQL beantworten zu können, sowie neue Inhalte hinzuzufügen bzw. bestehende Inhalte verändern und löschen zu können, 2. Sachverhalte eines Ausschnitts der realen Welt in einem Gegenstand-Beziehungsmodell (Entity-Relationship Model) zu formalisieren und daraus eine zweckmässige Struktur für eine relationale Datenbank herzuleiten 3. die Funktionsweise und Dienstleistungen eines Datenbanksystems in groben Zügen zu erklären 4. die Funktionsweise von Web Suchmaschinen wie Google in groben Zügen zu kennen 5. die wichtigsten Konzepte der Strukturierung von XML-Dokumenten sowie Anfragen auf XML-Dokumenten zu kennen und anzuwenden 6. die Charakteristiken von "Big Data" aufzuzählen sowie Grundzüge ihrer Verarbeitung zu kennen | |||||
Inhalt | Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und Konzepte von Informationssystemen aus der Sicht eines Anwenders. Im Zentrum stehen relationale Datenbanksysteme, die Abfrage- und Datenmanipulationssprache SQL, sowie der Entwurf bzw. die Strukturierung relationaler Datenbanken. Dieser Stoff wird auch in praktischen Übungen vertieft. Weitere Themen sind der Umgang mit unstrukturierten und semistrukturierten Daten, die Integration von Daten aus verschiedenen autonomen Informationssystemen, sowie eine Übersicht der Architektur von Datenbanksystemen. Inhalt: 1. Einleitung. 2. Das Relationenmodell. 3. Die Abfrage- und Datenmanipulationssprache SQL. 4. Entwurf relationaler Datenbanken mit Hilfe von Entity-Relationship Diagrammen. Grundideen der Normalisierung von Relationen. 5. Architektur relationaler Datenbanksysteme. 6. Information Retrieval: Suche von (Text-) Dokumenten. Indexing, Stopwort-Elimination und Stemming. Boole'sches Retrieval und das Verktorraum-Modell. 7. Web Information Retrieval: Web-Crawling. Ausnutzen der Web-Links zwischen Web-Seiten (Page Ranking). Das Zusammenspiel von Crawling, klassischem Information Retrieval und Page Ranking. 8. Modellierung semi-strukturierter Daten mit XML und einfache Anfragen mit XPath und XQuery. 9. Zugriff auf SQL-Datenbanken aus Programmen, Transaktionen. 10. Neuere Entwicklungen: "Big Data", CAP Theorem, Hadoop (HDFS als verteiltes File System, Map-Reduce als Verarbeitungskonzept) | |||||
Literatur | Vorlesungsunterlagen (PowerPoint Folien, teilweise auch zusätzlicher Text) werden auf der Web-Site publiziert. Der Kauf eines Buches wird nicht vorausgesetzt. Das Buch "Datenbanksysteme: Eine Einführung, 9. Auflage" von Alfons Kemper und André Eickler, erschienen im Oldenbourg Verlag, 2013, enthält den behandelten Stoff, und vieles mehr (Umfang: 848 Seiten!). Die Vorlesung ist jedoch nur teilweise auf das Buch abgestimmt. Als englischsprachiges Werk kann z.B. A. Silberschatz, H.F. Korth, S. Sudarshan: Database System Concepts, 6th Edition, McGraw-Hill, 2010. empfohlen werden (Umfang: 1349 Seiten). | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzung: Elementare Kenntnisse von Mengenlehre und logischen Ausdrücken. Kenntnisse und minimale Programmiererfahrung in einer Programmiersprache wie z.B. Pascal, C, C++, Java, Python. | |||||
401-0647-00L | Introduction to Mathematical Optimization | O | 5 KP | 2V + 1U | D. Adjiashvili | |
Kurzbeschreibung | Introduction to basic techniques and problems in mathematical optimization, and their applications to problems in engineering. | |||||
Lernziel | The goal of the course is to obtain a good understanding of some of the most fundamental mathematical optimization techniques used to solve linear programs and basic combinatorial optimization problems. The students will also practice applying the learned models to problems in engineering. | |||||
Inhalt | Topics covered in this course include: - Linear programming (simplex method, duality theory, shadow prices, ...). - Basic combinatorial optimization problems (spanning trees, network flows, knapsack problem, ...). - Modelling with mathematical optimization: applications of mathematical programming in engineering. | |||||
Literatur | Information about relevant literature will be given in the lecture. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | This course is meant for students who did not already attend the course "Mathematical Optimization", which is a more advance lecture covering similar topics and more. |
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