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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Datenmanagement

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Chemie

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Chemie

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Datenmanagement - Cheatsheet
Datenmanagement - Cheatsheet Datenhierarchien und -strukturen Definition: Organisieren von Daten in unterschiedlichen Ebenen und Strukturen zur effizienten Verwaltung und Analyse Details: Ebene 1: Bits und Bytes Ebene 2: Felder und Datensätze Ebene 3: Dateien und Tabellen Ebene 4: Datenbanken und Data Warehouses Baumstrukturen: Darstellung hierarchischer Beziehungen \textbf{Graphentheorie:} Nutzun...

Datenmanagement - Cheatsheet

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Datenmanagement - Exam
Datenmanagement - Exam Aufgabe 1) In einem Chemielabor werden verschiedene Daten auf unterschiedlichen Ebenen und Strukturen organisiert, um eine effiziente Verwaltung und Analyse zu gewährleisten. Du hast ein System, das bestehende Laborproben mit deren Eigenschaften und Untersuchungsergebnissen speichert. Diese Daten umfassen einfache numerische Werte, beschreibende Texte und Bezüge zu anderen D...

Datenmanagement - Exam

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Was bezeichnet die erste Ebene der Datenhierarchie?

Welches Format wird textbasiert zur Datenrepräsentation verwendet?

Welche Sprache wird für den Datenzugriff auf relationale Datenbanken verwendet?

Was versteht man unter Datenintegrität?

Welche Werkzeuge werden zur Gewährleistung der Datenqualität verwendet?

Was sind wichtige Methoden der Qualitätssicherung?

Was versteht man unter Datenarchivierung?

Nennen Sie drei gängige Speichermedien für Datenspeicherung und -archivierung.

Welche Backup-Strategie gibt es nicht?

Was ist das Ziel der Explorativen Datenanalyse (EDA)?

Welche der folgenden Methoden wird nicht typischerweise in der EDA verwendet?

Welche Software wird häufig für die EDA eingesetzt?

Was ist überwachtets Lernen im Kontext von chemischen Datenanalysen?

Welche Modelle werden zur Vorhersage von NMR- und IR-Spektren verwendet?

Welche Metriken werden zur Modellbewertung genutzt?

Was ist SQL?

Welche SQL-Befehle gehören zu den Grundlegenden?

Was ist ein Primärschlüssel?

Was ist das Ziel der Abfrageoptimierung und des Performance-Tunings in Datenbanken?

Welche Technik wird verwendet, um Abfragen durch vorberechnete Ergebnisse zu beschleunigen?

Welche Methode ermöglicht die Aufteilung großer Tabellen, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern?

Was versteht man unter 'Integration von Werkzeugen in den Arbeitsablauf'?

Welche Vorteile bietet die Automatisierung der Routineaufgaben?

Was bezeichnet man als Skalierbarkeit?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Datenmanagement an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Grundlagen der Datenverwaltung

In diesem Abschnitt werden die fundamentalen Prinzipien und Methoden zur Organisation und Verwaltung wissenschaftlicher Daten vermittelt.

  • Datenhierarchien und -strukturen
  • Datenintegrität und Qualitätssicherung
  • Datenstandards und -protokolle
  • Datenspeicherung und -archivierung
  • Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutz
Karteikarten generieren
02
02

Datenanalysen

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Techniken und Methoden zur Analyse von Daten und deren Anwendung in der chemischen Forschung.

  • Statistische Grundlagen
  • Explorative Datenanalyse
  • Datenvisualisierungstechniken
  • Multivariate Analyseverfahren
  • Maschinelles Lernen und chemische Datenanalysen
Karteikarten generieren
03
03

Einsatz von Datenbanken

Die Nutzung und Verwaltung von Datenbanken zur effizienten Speicherung und Abfrage chemischer Daten steht hier im Fokus.

  • Grundlagen von Datenbanksystemen
  • SQL und relationale Datenbanken
  • NoSQL-Datenbanken
  • Datenmodellierung und -normalisierung
  • Abfrageoptimierung und Performance-Tuning
Karteikarten generieren
04
04

Softwaretools zur Datenverwaltung

Dieser Teil des Kurses stellt verschiedene Softwarewerkzeuge vor, die zur Verwaltung und Analyse chemischer Daten verwendet werden können.

  • Einführung in gängige Softwaretools
  • Installation und Konfiguration
  • Automatisierung von Datenprozessen
  • Integration von Werkzeugen in den Arbeitsablauf
  • Best Practices und Fallstudien
Karteikarten generieren
05
05

Praktische Anwendungen und Projekte

Den Studierenden werden praktische Erfahrungen durch Laborprojekte und praxisnahe Aufgabenstellungen vermittelt.

  • Entwicklung eines Datenverwaltungssystems
  • Analyse realer chemischer Daten
  • Projektarbeit in Teams
  • Präsentation von Projektergebnissen
  • Reflexion und Verbesserung durch Feedback
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Datenmanagement an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Datenmanagement' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine umfassende Einführung in die theoretischen und praktischen Aspekte des Datenmanagements im Fachbereich Chemie. Du erlangst sowohl Grund- als auch Fachkenntnisse, die für den Umgang mit großen Datenmengen und deren Analyse unerlässlich sind. Die Veranstaltung besteht aus einer Kombination von Vorlesungen und praktischen Modulen, die speziell auf die Anwendung in der Chemie zugeschnitten sind.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Der Kurs umfasst theoretische und praktische Module zur Vermittlung von Grund- und Fachkenntnissen im Bereich des Datenmanagements in der Chemie.

Studienleistungen: Zu den Studienleistungen gehören regelmäßige Hausaufgaben, Laborprojekte und eine abschließende Prüfung.

Angebotstermine: Der Kurs wird jedes Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Der Kurs bietet Einblicke in die Grundlagen der Datenverwaltung, Datenanalysen, sowie den Einsatz von Datenbanken und Softwaretools zur Verwaltung chemischer Daten.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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