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Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Wissensmanagement in der Bioinformatik

Data Warehousing and Data Mining

Dozent: Dr. Patrick Schäfer

Mit Data Warehouses (DWH) werden sehr große, integrierte und auf die Datenanalyse ausgerichtete Datenbanken bezeichnet. Die Vorlesung behandelt diese Thematik in zwei Blöcken. Im ersten Block werden Methoden zum Aufbau und Management von DWH in relationalen Datenbanken vorgestellt (Architekturen, ETL-Prozess, das multidimensionale Datenmodell, OLAP Operationen, Bitmap-Indexe, materialisierte Sichten etc.). Im zweiten Block besprechen wir Algorithmen, die auf den gesammelten Daten Analysen vornehmen (Data Mining), insbesondere Klassifikation, Clustering und Association-Rule Mining. Der Schwerpunkt liegt auf der performanten Implementierung solcher Algorithmen in Datenbanken. In der vorlesungsbegleitende Übung werden ausgewählte Verfahren anhand eines aktuellen kommerziellen RDBMS erprobt.

Termine

Der Termin der ersten Vorlesung ist Montag, der 9.11.20. Die Zugangsdaten zu Moodle werden über Agnes kommuniziert, sobald Sie einen Platz erhalten haben .
Montag 13:00 - 15:00 Online, (via Moodle)
Dienstag 13:00 - 15:00 Online, (via Moodle)

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt über AGNES.

Voraussetzungen

Voraussetzung für den Besuch sind gute Kenntnisse in relationalen Datenbanken (z.B. Modul Einführung in Datenbanksysteme).

Prüfungen

Die Vorlesung wird mit einer Klausur abgeschlossen.

Die Vorlesung ist anrechenbar für

  • Diplomstudiengang Informatik, Halbkurs praktischen Informatik, 8SP
  • Master Informatik, Vertiefung Daten- und Wissensmanagement, 10SP
  • Master Wirtschaftsinformatik, 10SP

Voraussetzung für die Zulassung zur Prüfung ist das Bestehen der Übung.

Themen und Folien

Folien sind in Moodle jeweils nach der Vorlesung als PDF verfügbar. Änderungen möglich.

Literatur

  • Kelleher, J., Mac Namee, B. and A'Arcy, A. (2015). "Foundations of Machine Learning for Predictive Analysis", MIT Press.
  • Lehner, W. (2003): "Datenbanktechnologie für Data Warehouse Systeme", dpunkt.verlag
  • Bauer/Günzel: Data Warehouse Systeme, dpunkt.verlag, 2008
  • Han/Kamber: Data Mining, Morgan Kaufmann, 2006
  • Jensen, Pedersen, Thomsen: Multidimensional Databases and Data Warehousing, Morgan&Claypool, Synthesis Lectures, 2010