Praktikum
Praktikum Data Warehouse / Data Mining
- Einführungsveranstaltung: 28.10.2022, 13:30 Uhr, Moodle (digital)
- Weitere Informationen im Moodle-Kurs
Big-Data-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf und die Realisierung einer Anwendung oder eines Algorithmus im Big-Data-Umfeld. Hierzu werden mehrere Themen angeboten, welche in kleinen Gruppen zu je 2-3 Studierenden bearbeitet werden.
Datenbank-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf einer Datenbank sowie die Realisierung von Datenbankanwendungen unter praxisnahen Bedingungen. Die Aufgaben sind mit dem SQL-Datenbankverwaltungssystem PostgreSQL zu bearbeiten. PostgreSQL ist ein populäres open-source DBMS, welches aktuell Platz 4 im Ranking der DB-Engines einnimmt (https://db-engines.com/en/ranking). Postgres implementiert einen SQL-Dialekt mit hoher SQL-Standard-Compliance (SQL:2011).
Big Data-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf und die Realisierung einer Anwendung oder eines Algorithmus im Big-Data-Umfeld. In der Regel erfolgt die Implementierung unter Verwendung eines Big-Data-Frameworks, wie z. B. Hadoop, Apache Spark, Apache Flink oder Gradoop erstellt werden soll.
Big-Data-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf und die Realisierung einer Anwendung oder eines Algorithmus im Big-Data-Umfeld. In der Regel erfolgt die Implementierung unter Verwendung eines Big-Data-Frameworks, wie z. B. Hadoop, Apache Spark, Apache Flink oder Gradoop erstellt werden soll.
3. Java-Anwendung
Aufgabenstellung
In dieser abschließenden Teilaufgabe des Datenbank-Praktikums dient die in Teil 1 geladene Datenbank als Basis für eine Konsolen-Applikation. Ihre Aufgabe ist die Implementierung einer Applikation in der Programmiersprache Java unter Verwendung von Hibernate, um den Zugriff auf die Datenbank zu ermöglichen. Ziel ist es u.a., Ihnen die Technik von 3-Ebenen-Anwendungen (Frontend/Datensicht, Mittelschicht, Backend/Datenbank) näher zu bringen, Möglichkeiten des datenbankunabhängigen Zugriffs kennenzulernen sowie erweiterte SQL-Konzepte (z.B. Objekt-Relationales-Mapping mittels Hibernate) anzuwenden. Unsere Anwendung wird kein klassisches Frontend im Sinne einer GUI haben, sondern eine einfache Konsolenapplikation darstellen. Dennoch soll diese Anwendung keinen direkten Zugriff auf die Datenbank haben, sondern ein datenbankspezifisches Modul aufrufen, welches von Ihnen definierte Schnittstellen (Interfaces) implementiert und somit als Mittelschicht den Zugriff auf die Datenbank realisiert. Die Konsolenapplikation bietet eine externe Sicht, um auf die Daten über die Mittelschicht zuzugreifen.
2. SQL-Anfragen, Views, Trigger
Aufgabenstellung
In diesem Teil sollen zunächst Anfragen auf der in Teil 1 erstellten Datenbank formuliert werden. Anschließend sollen Änderungsoperationen auf der geladenen Datenbank durchgeführt werden, wobei auf die Wahrung der Datenkonsistenz zu achten ist. Im dritten Teil soll eine Prozedur formuliert und in einer Anfrage verwendet werden.
2a. Sichtenerstellung
1. DB-Entwurf und Datenimport
Aufgabenstellung
In diesem Teil wird der erste Schritt der Erstellung einer vollständigen DB-Anwendung durchgeführt, der Datenbank-Entwurf. Dazu ist zunächst ein konzeptionelles Schema zu erstellen.
Folgende Teilaufgaben sind für das Bestehen des ersten Testats zu lösen:
- Überführen Sie das bereitgestellte UML-Diagramm in ein valides Relationenmodell. Benennen Sie alle Relationen, Attribute und Datentypen, die Sie für den Entwurf verwenden. Achten Sie darauf, dass Kindklassen in Vererbungshierarchien (z.B. City-[erbt von]->Place, Post-[erbt von]->Message, Company-[erbt von]->Organization) als eigene Relationen modelliert werden. Entscheiden Sie je nach Kardinalität einer Beziehung, ob es sich um eine 1:1, 1:n oder n:m Beziehung handelt und erzeugen Sie die beteiligten Relationen entsprechend.
Datenbank-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf einer Datenbank sowie die Realisierung von Datenbankanwendungen unter praxisnahen Bedingungen. Die Aufgaben sind mit dem freien SQL-Datenbankverwaltungssystem PostgreSQL zu bearbeiten.
Data Warehouse und Data Mining Praktikum
Betreuer: Victor Christen, Martin Franke, Ziad Sehili, Johannes Zschache
Einführungsveranstaltung: 18.10.2019 15:15 Uhr Raum SG 214
FAQ
1. DB-Entwurf und Datenimport
In welcher Form soll das Relationenmodell dargestellt werden?
- Es muss sich um ein valides Relationenmodell handeln. Was dies alles umfasst, haben Sie in der DBS1-Vorlesung und Übung gelernt. Alternativ gibt es zahlreiche Quellen zu diesem Thema.
semprakerg.csv enthält Kennungen für Veranstaltungen, welche nicht in veranstaltung.csv zu finden sind. Wie soll diesbezüglich vorgegangen werden?
Big-Data-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf und die Realisierung einer Anwendung oder eines Algorithmus im Big-Data-Umfeld. In der Regel erfolgt die Implementierung unter Verwendung eines Big-Data-Frameworks, wie z. B. Hadoop, Apache Spark, Apache Flink oder Gradoop erstellt werden soll.
Datenbank-Praktikum
Übersicht
Das Praktikum beinhaltet den Entwurf einer Datenbank sowie die Realisierung von Datenbankanwendungen unter praxisnahen Bedingungen. Die Aufgaben sind mit dem freien SQL-Datenbankverwaltungssystem PostgreSQL zu bearbeiten.
Data-Warehouse-Praktikum 2018/19
Betreuer: Victor Christen, Martin Franke, Ziad Sehili
Einführungsveranstaltung: 19.10.2018 15:15 Uhr Raum SG 2-14 Folien
Big Data Praktikum
Allgemeines
- Die Anmeldung zum Praktikum erfolgt über Almaweb.
- Bei Fragen und Problemen zur Anmeldung wenden Sie sich bitte immer an das Studienbüro via einschreibung(at)math.uni-leipzig.de
Teilnehmerkreis
Master-Studiengänge Informatik. Die Teilnahme erfolgt in 2-3-er Gruppen, die Teilnehmerzahl ist beschränkt (20 Studenten). Bei zu großer Teilnehmerzahl erfolgt die endgültige Vergabe der Praktikumsplätze während der Einführungsveranstaltung. Zu beachten ist, dass Studenten, die das Big Data Praktikums noch nicht belegt haben, bevorzugt werden.