A. Lehrveranstaltungsprofil

B. Aktuelle Lehraufgaben im SS 2008

1. Datenbanksysteme I (DBSI) (080104)
   A4.2 Systemorientierte Informatik IV - Datenbanksysteme (DB)

   • Vorlesung, 4 SWS; ECTS: 7; Modul:A4.2;Fachgebiet:Praktische Informatik

   • Zeit und Ort: Di 16:15 - 17:45, CAP3 - R.I
     Mi 10:15 - 11:45, LMS2 - R.Ü1
     ab 15.4.2008

   • Beginn: 15. 4. 2008 (!)

   • Übungen durch Team des Lehrstuhles
     koordiniert durch Dipl.Inf. Kai Jannaschk
     

   • Inhalt:
     1. Einführung in die Datenbanktechnologie;
     2. Datenbankmodelle;
     3. Sprache SQL;
     4. Anfragen an Datenbanksysteme;
     5. Datenbankmodellierung;
     6. Information-Retrieval-Systeme;
     7. Verteilte Informationssysteme;
     8. Anwendungen
     Vorlesungsbegleitendes Projekt

   • Vorlesungsplanung

2. Einführung in Informatik- und Mathematikgrundlagen für Nebenfächler (080197)

   • Vorlesung, 2 SWS, Brückenkurs

   • Zeit und Ort: Mi 18:15 - 19:45, LMS2 - R.Ü1

   • Beginn: 7. 5. 2008 (!)

   • keine Übungen bislang geplant

3. Übungen zu Systemorientierte Informatik IV - Datenbanksysteme (080103)

   • Dozent/in: Prof. Dr. Bernhard Thalheim
     

   • Zeit und Ort: Di 8:00 - 10:00, LMS2 - R.Ü1
     

   • Beginn: 6.5.2008
     
     

4. Fortgeschrittenenpraktikum (080103)

   • Zeit und Ort: Mi, 8.15 - 9.45, HRS 3, 408a;

   • UE; 4 SWS; Schein; ECTS: 6;

   • Beginn: 16. 4. 2008

   • Inhalt:

     UML-ASM Systeme, BPMN, Data mining, Content-Management-Systeme, e-government-Anwendungen, private Informationsräume

5. Prinzipien der Informatik (S DBSys)
   080109 MSS0503: Seminar Datenbanksysteme

   • gemeinsam mit Prof. Dr. H.-J. Klein

   • Zeit und Ort: Do 16:15 - 17:45, CAP3 - R.I

   • Seminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 4,0; Modul: MSS0503

   • Beginn: 8. 5. 2008

   • Inhalt:
     Abstraktion in den drei Facetten Modellierung, Abbildung, Verfeinerung; Entwicklung in den beiden Facetten Evolution und Regeln; Struktur im Groß und im Kleinen; Kollaboration in den vier Facetten Kooperation, Koordination, Kommunikation und Dienste

   • Übersicht zum Seminar

6. Oberseminar Technologie der Informationssysteme (Oberseminar IS) (080108)

   • gemeinsam mit Prof. Dr. H.-J. Klein

   • Zeit und Ort: jeweils mittwochs, 12:15 - 13:45, Hermann-Rodewald-Str. 3, Raum 408a

   • Seminar für Mitarbeiter und Studierende des Lehrstuhles

   • Beginn: 16. 4. 2008

   • Inhalt:
     Integration und Kooperation von Systemen; Übersicht über Projekte des Lehrstuhles; Storyboarding; Spezifikation von Verteilung; Theorie von Content-Systemen; Konzept-Theorie; Komponentenlehre; geometrische Datenstrukturen der Kristallographie; Integration von Datenbanksystemen; Migration von Datenbanksystemen; Qualitätsmanagement von Informationssystemen; Integration und Kooperation von Systemen

   • Übersicht zum Oberseminar

7. Betreuung des Sandwichpraktikums

   • Zeit und Ort: nach Vereinbarung

   • Sandwich-Praktikum} als Dreiphasenpraktikum

     1. Warmlauf-Industriepraktikum im März
     2. Vorbereitung auf Aufgaben im Verlaufe der Vorlesungsszeit des Sommersemesters
     3. Industriepraktikum nach Abschluß der Sommersemester-Vorlesungszeit bis zu Beginn des Wintersemesters

C. Lehraufgaben im WS 2008/09

1. MS0503: - Intelligent Information Systems (DaMi) (080060)

   • Zeit und Ort: Do 8:15 - 9:45, LMS2 - R.Ü2; Fr 12:15 - 13:45, LMS2 - R.$Uuml;1

   • Vorlesung, 4 SWS, Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 8, Modul: MS0503; Fachgebiet: Praktische Informatik

   • Beginn: 30. 10. 2008

   • Übungen durch Team des Lehrstuhles koordiniert durch Dipl.Inf. Kai Jannaschk
     

   • Kurzfassung:
     

     Die Vorlesung stellt Mechanismen zur Datenaufbereitung, Datenanalyse und zur Datenspeicherung von intelligenten Informationssystemen vor. Es werden dabei zum einem die Technologie der Content-Management-Systeme und zum anderen die Technologie der Datenanalyse vorgestellt. Die Grundlagen von Content-Management-Systemen umfassen neben der Generierung, Verwaltung, Erhaltung und Bereitstellung von Content die semantischen und pragmatischen Grundlagen. Intelligente Informationssysteme sind Erweiterungen von Informationssysteme um Analysesysteme (Data mining), Aufbereitungssysteme (OLAP und data warehousing) und Benutzungsräume. Data Mining beschäftigt sich mit dem maschinellen Auffinden von Klassifikationsfunktionen, Regeln und anderen formalisierbaren Zusammenhängen innerhalb von großen Datenmengen. Typische Daten sind z.B. die Kaufaktivitäten von Kunden, Worthäufigkeiten in Spam-Emails oder die Logs von Webserverzugriffen. Beispielhafte Anwendungen umfassen Aussortieren von Spam-Emails, Aufspüren von Insiderhandel auf den Börsen, Klassifizieren von Zielpersonen einer Marketingkampagne, oder das Erkennen von Anomalien im Betrieb von Computersystemen. Aufbereitungssysteme stellen einem Benutzer anhand seiner gewünschten Inhalte Daten in der erforderlichen Form, Breite, Detailiertheit und Qualität zur Verfügung. Typische Beispiele solcher Systeme sind OLAP- und Data-Warehouse-Systeme. Logistik-Systeme sind eine andere Kategorie von Systemen, die sich durch eine adäquate Lieferung von Daten zur richtigen Zeit für den richtigen Benutzer in der richtigen Qualität auszeichnen. Benutzungsräume gehen über die einfache Sitzungsunterstützung hinaus. Nicht nur Sicherheits- und insbesondere Privatheitsaspekte sind hier besonders zu unterstützen, sondern auch ein aufgabenbezogene Bereitstellung von entsprechenden erweiterten Systemen, mit denen ein Benutzer für seine Aufgaben eine entsprechende Unterstützung erhalten kann. Es werden dem Benutzer darüber hinaus Werkzeuge bereitgestellt werden müssen, mit dem eine plug-in/play-out-Benutzung innerhalb seiner Arbeitsräume unterstützt wird.

   • Lernziele:
     

     Die Studenten sind nach der Vorlesung und nach den praktikumsorientierten Übungen in der Lage, sowohl mit kommerziellen Content-Management-Systemen umzugehen als auch kleinere Content-Management-Systeme auf klassischer Technologiebasis aufzusetzen und zu betreiben. Die Studenten sollen die Möglichkeiten intelligenter Systeme anhand dreier spezieller Erweiterungen von Informationssystemen kennenlernen, so dass diese Systeme um Intelligenzkomponenten erweitert werden können.
     I. Wir möchten uns in dieser Vorlesung zum ersten mit den algorithmischen Grundlagen des Data Mining, der Datenbereitstellung und der Benutzungsschnittstellen beschäftigen, jedoch diese im Kontext der Anwendungen kennen lernen. Zu den Algorithmen gehören u.a. diverse Klassifikationstechniken, Assoziationsregeln, das Clustering, und Methoden der Zeitreihenanalyse. Weitere wichtige Themen umfassen Datenaufbereitung, Selektion signifikanter Attribute, und die Bewertung der Klassifikationsgüte.
     II. Aufbereitungssysteme sollen einem Benutzer die Daten in der Form bereitstellen, die er zur Erfüllung seiner Aufgaben benötigt. Diese Systeme integrieren zum einem die Generierung von Makrodaten aus den vorhandenen Daten, die Vorhaltung und Bereitstellung entsprechender Daten, sowie die Adaption an die spezifischen Anforderungen. Hierzu werden neben der klassischen Datenbanktechnologie insbesondere Algorithmen der Künstlichen Intelligenz eingesetzt.

   • Lehrinhalte:
     

     I. Content Management Systeme und intelligente Informationssysteme
     I.1. Informationsextraktion und Informationsintegration
     I.2. Kollaboration von Systemen, Integration von Datenbanksystemen
     I.3. Wissensrepräsentation, Nichtklassische Logiken
     I.4. Content-Management
     I.5. Lernen in Daten, Zusammenfassung und Abstraktion in Datenmassiven
     I.6. Theorie von Content-Systemen, Konzept-Theorie
     I.7. Qualitätsmanagement von Informationssystemen
     II. Prinzipien des intelligenten Data Mining und der intelligenten Datenaufbereitung
     II.1. Mathematische Grundlagen
     II.2. Klassifikation
     II.3. Assoziationen
     II.4. Modellierung
     II.5. Cluster-Analyse
     II.6. Anomalien
     III. Datenbereitstellung
     III.1. Data warehousing
     III.2. OLAP-Anwendungen
     III.3. Logistiksysteme
     IV. Benutzungsplätze und Benutzungsarbeitsräume
     IV.1. Benutzungsprofile und -portfolio, Informationsbedarf
     IV.2. Benutzungsplatz
     IV.3. Benutzungsräume

   • Link zu weiterer Information: Vorlesung

2. MSS0504: - Oberseminar Technologie der Informationssysteme (Oberseminar IS) (080108)

   • gemeinsam mit Prof. Dr. H.-J. Klein

   • Zeit und Ort: jeweils mittwochs, 10:30 - 12:00, Hermann-Rodewald-Str. 3, Raum 408a

   • Seminar für Mitarbeiter und Studierende des Lehrstuhles

     Oberseminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 4, Modul: MSS0504

   • Beginn: 29. 10. 2008

   • Inhalt:
     laufende Themen aus wissenschaftlichen Arbeiten von Gästen, Mitarbeitern und Studierenden des Lehrstuhles

   • Link zu weiterer Information: Übersicht zum Oberseminar

3. MSS0504: - Seminar des Lehrstuhles Technologie der Informationssysteme (Seminar TIS)

   Seminar, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 4, Modul: MSS0503;

   • gemeinsam mit Prof. Dr. H.-J. Klein

   • Vorbesprechung: 9. 7. 2008, 12.15-13.45, HRS3, 510

   • Zeit und Ort: Do 16:15 - 17:45, Raum n.V.

   • Seminar für Studierende der Studiengänge des Institutes f¨r Informatik

   • Beginn: 30. 10. 2008

   • Link zu weiterer Information: Übersicht zum Seminar

   
   

4. Data Mining, Data Application and Statistics (100002)

   • Kurs innerhalb der Graduiertenschules ISOS (Integrated School of Ocean Sciences) des Exzellenzclusters "Future Ocean"

   • Zeit und Ort: 8.12., 10.12., 15.12., 18.12. (jeweils halbtäglich); IfM Geomar

   • Intensivkurs für Mitarbeiter und Studierende des Exzellenzclusters "Future Ocean" und Interessierte

   • Beginn: 8. 12. 2008; Vorbesprechungen: (a) 7. 7. 2008, (b) Oktober 2008

   • Inhalt:
     1. Mathematische Grundlagen der Konzept- und Hypothesenentwicklung, -weiterentwicklung, -validierung und -ablehnung sowie adäquate Datenräume
     2. Verfahren zur Klassifikation von Daten, Grenzen und Nichtanwendbarkeit dieser Verfahren
     3. Verfahren zur Assoziationen von Daten, Grenzen und Nichtanwendbarkeit dieser Verfahren
     4. Modellierung von Daten, ihren Zusammenhängen, der Bewertung der Modellierung
     5. Verfahren zur Cluster-Analyse, Grenzen und Nichtanwendbarkeit dieser Verfahren
     6. Anomalien in Daten, Behandlung von riesigen und zu kleinen Datenmassiven, Qualität von Analyseverfahren, Beprobung mit kleinen und ungewichtigen Stichproben
     7. Systematische Erhebung von Daten, systematisches Aufsetzen von Erhebungsexperimenten und systematische Auswertung und Anpassung von Experimenten

   • Für Hörer/-innen aller Fakultäten außerhalb von ISOS ist eine Anmeldung beim Dozenten bis 20. 10. 2008 erforderlich. ISOS-Teilnehmer/-innen melden sich bitte über ISOS an.

   • Link zu weiterer Information: Übersicht

   • Link zu Information in UnivIS: Übersicht

5. Vertiefende Übung Datenbankprogrammierung II - Fortgeschrittenenpraktikum (FopraDBII) (080188)

   • Vorbesprechung: 21.7.2008, 16:15 - 17:00 Uhr, Raum HRS3 - R.408a

   • 4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 8

   • Zeit und Ort: Di 16:15 - 17:45, HRS3 - R.408a; Bemerkung zu Zeit und Ort: ggf. n.V. je nach Fortschritt

   • Fortgeschrittenpraktikum für Studierende der Studiengänge des Institutes für Informatik

   • Beginn: 28. 10. 2008

   • Inhalt:
     Web 3.0
     Knowledge Web, Next Generation Web und Web 3.0
     aufbauend auf Content-, Funktions- und Workflow-Pattern des Web 2.0
     weitere Themenstellungen:

     • Content-Management-Systeme zur Verwaltung von Workflows
     • Hypothesen- und Konzeptverwaltung des Data Mining
     • Pattern-basierte Generierung von Web-Präsentationen

   • Link zu weiterer Information: Übersicht zum Fortgeschrittenenpraktikum (FopraDBII)

     Ein Übersicht zum Profil des Lehrstuhles etc. (Profil; Ergebnisse; Lehraufgaben; Vorlesungsplan; Themen von Diplomarbeiten, Bachelorarbeiten, Studienarbeiten) können Sie sich auch laden als pdf file.
   
   

6. Betreuung des Sandwichpraktikums

   • Zeit und Ort: nach Vereinbarung

     Sandwich-Praktikum} als Dreiphasenpraktikum

     1. Warmlauf-Industriepraktikum im März
     2. Vorbereitung auf Aufgaben im Verlaufe der Vorlesungsszeit des Sommersemesters
     3. Industriepraktikum nach Abschluß der Sommersemester-Vorlesungszeit bis zu Beginn des Wintersemesters
   
   

D. Humor in den Lehrveranstaltungen:

Semesterabschlußvorlesungen

E. Übersicht zu Themen für Studienarbeiten, Bachelorarbeiten und Diplom-/Masterarbeiten,

die am Lehrstuhl TIS z.Z. vakant sind
Bei Interesse bitten wir um eine kurze email bzw. um einen Terminvorschlag an TIS.
Ein Übersicht (Profil; Ergebnisse; Lehraufgaben; Vorlesungsplan; Themen von Diplomarbeiten, Masterarbeiten, Bachelorarbeiten, Studienarbeiten) können Sie sich auch laden als pdf file.

F. Übersicht zu Lehrveranstaltungen vorangegangener Semester vorangegangener Semester

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