Search result: Catalogue data in Autumn Semester 2016

Computational Science and Engineering Bachelor Information
Bachelor Studies (Programme Regulations 2012)
Basic Courses
Block G2
NumberTitleTypeECTSHoursLecturers
401-0603-00LStochastics (Probability and Statistics)O4 credits2V + 1UM. H. Maathuis
AbstractThis class covers the following concepts: random variables, probability, discrete and continuous distributions, joint and conditional probabilities and distributions, the law of large numbers, the central limit theorem, descriptive statistics, statistical inference, inference for normally distributed data, point estimation, and two-sample tests.
ObjectiveKnowledge of the basic principles of probability and statistics.
ContentIntroduction to probability theory, some basic principles from mathematical statistics and basic methods for applied statistics.
Lecture notesLecture notes
LiteratureLecture notes
252-0834-00LInformation Systems for Engineers Information O4 credits2V + 1UR. Marti
AbstractFoundations of information systems from a user's viewpoint. The focus is on structured data: relational databases, the data language SQL, designing relational databases. Additional topics: Information Retrieval (searching documents), and estimating their relevance and authority with respect to free-text queries; XML as a format for data exchange; Characteristics and processing of "Big Data"
ObjectiveFollowing the course should enable students to

1. answer non-trivial queries on existing relational databases by formulating (entry-level) SQL statements, as well as to add new database content and to update or delete existing content,

2. formalize facts as perceived in the real world in terms of the entity-relationship model, and derive a set of normalized relations (tables) which define the structure of a relational database

3. explain how a database management system (DBMS) essentially works and what kind of services it provides

4. understand how a web search engine such as Google basically works

5. know and apply the core concepts to structure and query XML-documents

6. list the characteristics of "Big Data" and know the basics of processing "Big Data"
ContentDie Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und Konzepte von Informationssystemen aus der Sicht eines Anwenders.

Im Zentrum stehen relationale Datenbanksysteme, die Abfrage- und Datenmanipulationssprache SQL, sowie der Entwurf bzw. die Strukturierung relationaler Datenbanken. Dieser Stoff wird auch in praktischen Übungen vertieft.

Weitere Themen sind der Umgang mit unstrukturierten und semistrukturierten Daten, die Integration von Daten aus verschiedenen autonomen Informationssystemen, sowie eine Übersicht der Architektur von Datenbanksystemen.

Inhalt:
1. Einleitung.
2. Das Relationenmodell.
3. Die Abfrage- und Datenmanipulationssprache SQL.
4. Entwurf relationaler Datenbanken mit Hilfe von Entity-Relationship Diagrammen. Grundideen der Normalisierung von Relationen.
5. Architektur relationaler Datenbanksysteme.
6. Information Retrieval: Suche von (Text-) Dokumenten. Indexing, Stopwort-Elimination und Stemming. Boole'sches Retrieval und das Verktorraum-Modell.
7. Web Information Retrieval: Web-Crawling. Ausnutzen der Web-Links zwischen Web-Seiten (Page Ranking). Das Zusammenspiel von Crawling, klassischem Information Retrieval und Page Ranking.
8. Modellierung semi-strukturierter Daten mit XML und einfache Anfragen mit XPath und XQuery.
9. Zugriff auf SQL-Datenbanken aus Programmen, Transaktionen.
10. Neuere Entwicklungen: "Big Data", CAP Theorem, Hadoop (HDFS als verteiltes File System, Map-Reduce als Verarbeitungskonzept)
LiteratureVorlesungsunterlagen (PowerPoint Folien, teilweise auch zusätzlicher Text) werden auf der Web-Site publiziert. Der Kauf eines Buches wird nicht vorausgesetzt.

Das Buch "Datenbanksysteme: Eine Einführung, 9. Auflage" von Alfons Kemper und André Eickler, erschienen im Oldenbourg Verlag, 2013, enthält den behandelten Stoff, und vieles mehr (Umfang: 848 Seiten!). Die Vorlesung ist jedoch nur teilweise auf das Buch abgestimmt.

Als englischsprachiges Werk kann z.B.

A. Silberschatz, H.F. Korth, S. Sudarshan:
Database System Concepts, 6th Edition, McGraw-Hill, 2010.

empfohlen werden (Umfang: 1349 Seiten).
Prerequisites / NoticeVoraussetzung:
Elementare Kenntnisse von Mengenlehre und logischen Ausdrücken.
Kenntnisse und minimale Programmiererfahrung in einer Programmiersprache wie z.B. Pascal, C, C++, Java, Python.
401-0647-00LIntroduction to Mathematical Optimization Information O5 credits2V + 1UD. Adjiashvili
AbstractIntroduction to basic techniques and problems in mathematical optimization, and their applications to problems in engineering.
ObjectiveThe goal of the course is to obtain a good understanding of some of the most fundamental mathematical optimization techniques used to solve linear programs and basic combinatorial optimization problems. The students will also practice applying the learned models to problems in engineering.
ContentTopics covered in this course include:
- Linear programming (simplex method, duality theory, shadow prices, ...).
- Basic combinatorial optimization problems (spanning trees, network flows, knapsack problem, ...).
- Modelling with mathematical optimization: applications of mathematical programming in engineering.
LiteratureInformation about relevant literature will be given in the lecture.
Prerequisites / NoticeThis course is meant for students who did not already attend the course "Mathematical Optimization", which is a more advance lecture covering similar topics and more.
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