Lerninhalte finden
Features
Entdecke
Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
Du hast bereits ein Konto? Anmelden
Datenmodellierung bildet die Grundlage für effiziente Datenorganisation und -verwaltung. Dabei werden sowohl konzeptionelle als auch physische Modelle erstellt, um Systeme zu planen und zu implementieren.
Datenintegration ermöglicht es, Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und für die Analyse bereit zu stellen. Dies ist besonders wichtig in komplexen Systemen und Anwendungen.
Sichere und genaue Daten sind entscheidend für den Erfolg von Projekten im Datenmanagement. Das Modul vertieft, wie man die Qualität von Daten sicherstellt und verbessert.
Big Data Technologien sind essenziell für das Management und die Analyse großer Datenmengen. Das Modul behandelt die wichtigsten Tools und Techniken in diesem Bereich.
Datenanalyse-Techniken sind entscheidend für das Extrahieren von Informationen und Wissen aus Daten. Das Modul deckt Methoden und Werkzeuge ab, die in der Analyse verwendet werden.
Das Master-Projekt Datenmanagement, angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg im Rahmen des Studiengangs Informatik, vermittelt Dir tiefgehende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich Datenmanagement. Es verbindet theoretische Grundlagen mit praxisorientierten Anwendungen und ermöglicht Dir, aktuelle Themen in Gruppenprojekten zu bearbeiten. Der Fokus liegt auf der Modellierung, Integration, Qualität, Analyse und den Technologien von großen Datenmengen. Durch die praktische Projektarbeit lernst Du, reale Probleme zu lösen und Dein Wissen gezielt anzuwenden.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Das Modul umfasst Projektarbeit und praktische Übungen. Die Projektarbeit erfolgt in Gruppen und behandelt aktuelle Themen aus dem Bereich Datenmanagement. Die Übungsstunden sind auf praktische Anwendungen und die Vertiefung der theoretischen Grundlagen ausgerichtet.
Studienleistungen: Am Ende des Semesters wird ein Projektbericht eingereicht und präsentiert. Es gibt keine schriftliche Prüfung.
Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Datenmodellierung, Datenintegration, Datenqualität, Big Data Technologien, Datenanalyse
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.
Patrick O.
Pamela O.
Tan C.
Sie haben bereits ein Konto? Login
| 93182 Mainframe Programmierung II | Kurs ansehen |
| Advanced Deep Learning | Kurs ansehen |
| Advanced Design and Programming (5-ECTS) | Kurs ansehen |
| Advanced Game Physics | Kurs ansehen |
| Advanced Mechanized Reasoning in Coq | Kurs ansehen |
| Advanced Networking LEx | Kurs ansehen |
| Advanced Programming Techniques | Kurs ansehen |
| Advanced Simulation Technology | Kurs ansehen |
| AI-1 Systems Project | Kurs ansehen |
| AI-2 Systems Project | Kurs ansehen |
Schule 
Studium 
Ausbildung 
Karteikarten 
StudySmarter AI 
Notizen 
Lernplan 
Spaced Repetition 
Lernsets 
Finde einen Job 
Ausbildungen 
Magazine 
Mobile App 
Für Unternehmen
Janet B.