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Teaching

Sommersemester 2025: Datenbanken I (Vorlesungen und Übungen)

In diesem Modul werden die Grundlagen von Datenbanktechnologien vorgestellt, mehrere Datenmodelle sowie deren Implementierungen in Datenbankmanagementsystemen eingeführt, die theoretische Fundierung des relationalen Datenmodells sowie verschiedener Datenbank-Anfragensprachen behandelt. Weiterhin werden aktuelle Themen und Ergebnisse der Datenbankforschung vorgestellt. 

Termine und Räume:

  • Vorlesung:
    • Mittwoch, 10-12 Uhr, Hörsaal Bajuwarenstraße 4 (ungerade Kalenderwoche) und
    • Donnerstag, 10-12 Uhr, Hörsaal Bajuwarenstraße 4 (ungerade Kalenderwoche)

Materialien zu den Lehrveranstaltungen:

Alle Unterlagen zu den Vorlesungen und Übungen werden in GRIPS (Vorlesungen, Übungen) bereitgestellt. 


Sommersemester 2025: Datenbanken II (Vorlesungen und Übungen)

Termine und Räume:

  • Vorlesung:
    • Dienstag, 14-16 Uhr, Hörsaal Bajuwarenstraße 4 (ungerade Kalenderwoche) und
    • Donnerstag, 16-18 Uhr, Hörsaal Bajuwarenstraße 4 (ungerade Kalenderwoche)
  • Übung:
    • Dienstag, 14-16 Uhr, Hörsaal Bajuwarenstraße 4 (gerade Kalenderwoche) und
    • Donnerstag, 16-18 Uhr, Hörsaal Bajuwarenstraße 4 (gerade Kalenderwoche)

Materialien zu den Lehrveranstaltungen:

Alle Unterlagen zu Vorlesungen und Übungen werden in GRIPS (Vorlesungen Übungen) bereitgestellt. 


Sommersemester 2025: Softwareprojekte

Themen im Software-Entwicklungsprozess sind Informatiklösungen für die Geschichtsforschung. Die Aufbereitung von Informationen aus historischen Quellen (Tageszeitungen, Büchern) und Bereitstellung in Informationssystemen (relationalen Datenbanken bzw. Graphdatenbanken) steht im Mittelpunkt der Themen. 

Im einzelnen sind das: 

  • Rekonstruktion von Börsenkursen auf historischen Texten
  • Entwicklung eines Portals zur Visualisierung von historischen ökonomischen Informationen (Firmen, Personen)
  • Visualisierung von Wortzusammenhängen aus Zeitungstexten zum Thema Osteuropa mittels einer Graphdatenbank
  • Analyse der Veränderung von historischen Börsendaten über lange Zeiträume

Alle Unterlagen zu Vorlesung und Übungen werden in GRIPS bereitgestellt. 


Forschungsseminar - Berichte über Unternehmenspraktika

  • Termine: Dienstag 12.30 Uhr und 13.00 Uhr (ungeraden Kalenderwochen)
  • Raum 621/23, Bajuwarenstr. 4

Alle Unterlagen zum Forschungsseminar sind bei GRIPS unter Forschungsprojekt Data Engineering zu finden. 

Vorgaben für die Vorträge zu den Unternehmenspraktika (ca. 20 min Vortrag + Beantwortung von Fragen)

Inhalte des Vortrages: 

  1. Thema des Praktikums: 
    • Kurze Vorstellung der Firma
    • Vorstellung Ihres Themas in der Firma
    • Einbettung ihres Praktikumsthemas in die Entwicklungen in der Firma
    • Eingesetzte Technologien
    • Verwendete Entwicklungsmethode 
    • Welche Inhalte des Studiums konnten/können Sie einsetzen
    • Welche weiteren Kenntnisse/ Fähigkeiten haben Sie zusätzlich benötigt, die nicht im Studium vorkamen und
    • Erzielte Ergebnisse Ihres Praktikums
  2. Umfeld in der Firma: 
    • Organisation der Zusammenarbeit in der Firma
    • Rahmenbedingungen (Zeitplanung, On-site oder remote, Umfeld)
  3. - Würden Sie das Praktikum in der Firma anderen empfehlen?


Abschlussarbeiten

Offene Abschlussarbeiten:

  • Untersuchung und Systematisierung von Forschungsdatenmanagmentsystemen (Masterarbeit)

AKTUELLE ABSCHLUSSARBEITEN:

  •  Schemaevolution von Graphdatenbanken in ProSA (Bachelorarbeit)

ABGESCHLOSSENE ABSCHLUSSARBEITEN:

2024:

  • Methoden zur Entdeckung von expliziten und impliziten Referenzen in relationalen und nicht-relationalen Datenbanksystemen (Masterarbeit)
  • Sabine Krause: Data Mesh: Lösungsansätze für Data Engineering Pipelines, zusammen mit FernUniversität Hagen (Masterarbeit)
  • Aufarbeitung von Standards und Methoden im Forschungsdatenmanagement (Bachelorarbeit)
  • Studie zur Anforderungsanalyse für ein eigenes uni-weites Forschungsdatenmanagementsystem (Bachelorarbeit)

2023: 

  • Visualisation and Interactive Exploration of Data Changes in Data Engineering Workflows (Bachelorarbeit)


  1. Fakultät für Informatik und Data Science

Lehrstuhl Data Engineering

Prof. Dr.-Ing. habil. Meike Klettke

Telefon: 0941 943-68625

E-Mail: [email protected]


Sekretariat:

Marion Königseder

Telefon:  0941 943-68626

E-Mail: [email protected]