Labor Datenbanken

Willkommen

E-Business, E-Learning, Online-Shopping, Unternehmenssteuerung, - überall braucht man Daten. Diese müssen dauerhaft und schnell zur Verfügung stehen. Sie werden abgespeichert in Datenbanken, ob relational, objektorientiert oder NoSQL. Die moderne IT ist ohne Datenbanken nicht mehr vorstellbar; praktisch jede Applikation verarbeitet eigene Datenbestände und nutzt somit – ob sichtbar oder unsichtbar - eine oder sogar mehrere Datenbanken. Im WWW sind Datenbanken jene unverzichtbare Ressource, die für aktuelle, dynamische und zunehmend auch multimediale Inhalte sorgen.

Neu hinzugekommen ist das Thema Data Analytics: wo immer mehr Daten sind, wird mehr und mehr erkannt, dass in den Daten eine Menge Wissen verborgen ist. Diese "Schätze" zu heben ist DAS aktuelle Thema der IT, wird uns aber mit Sicherheit auch in Zukunft begleiten.

Im Datenbanklabor lernt man wie es geht: wir machen praxisgetriebene Lehre und Forschung im Umfeld der Datenbanken, insbesondere im Hinblick auf das E-Business und auf multimediale Inhalte.

Vorlesungen

Hier finden Sie einige Vorlesungen in den Bereichen Programmierung, Datenbanken, Datenanalyse und E-Business, die von Prof. Sänger angeboten werden.

Bei Data Analytics handelt es sich um ein neues Modul im Masterbereich, das ein absolut aktuelles IT-Thema aufgreift: Sammeln, Integrieren, Aufbereiten und Analysieren von Daten, die durch die Allgegenwärtigkeit des Internet in unserem digitalen Leben (Stichworte Social Media, Ubiquitious Computing, Industrie 4.0, ...) in immer größerer Menge anfallen. Es geht darum, aus diesen Daten neues Wissen zu generieren, indem in den riesigen Datenmengen mit der richtigen Software und passenden Algorithmen Zusammenhänge ermittelt, Regeln erstellt und neue Erkenntnisse abgeleitet werden.

Multimedia Databases ist ein Kurs für Masterstudenten über Multimediadatenbanken. Kenntnisse von Datenbanken (relationales Modell, SQL, usw.) werden vorausgesetzt. Wichtige Inhalte dieser englisch-sprachigen Veranstaltung behandeln das Speichern, Suchen und Finden von Bildern, Audio und Video in Datenbanken sowie entsprechenden Benutzerschnittstellen. Im Rahmen der Veranstaltung werden populäre multimediale Datenbanken analysiert, z.B. Google Goggles, Pinterest, Shazam oder Netflix.

Datenbanken ist ein Wahlmodul für MI-Studierende und Pflichtmodul für MW+- und UNITS-Studierende. Dabei werden die wichtigsten Themen moderner Datenbank-Applikationen behandelt. Stichworte sind relationales Modell, SQL, Normalformen, objektrelationale Datenbanken, NoSQL.

Informatik II behandelt objektorientierte Konzepte und deren Umsetzung in Java. Das Modul ist Grundlage für viele andere.

Die Grundlagenvorlesung Software Engineering behandelt wichtige Techniken und Methoden, die in der professionellen Software-Entwicklung eingesetzt werden.

Projekte

Hier finden Sie Projekte, die momentan mit Kooperationspartnern bzw. im Datenbanklabor selbst durchgeführt werden.

Learning Analytics an der Hochschule Offenburg, so lautet der Titel meines Forschungssemesters im Sommersemester 2019.

Welche Erkenntnisse kann man aus Lerndaten mit Methoden des Maschinellen Lernens gewinnen? Wie kann man mit diesen Erkenntnissen die Lehre und den Lernprozess insgesamt verbessern? Dies sind die zentralen Ausgangsfragen. Methodisch werden für die Suche nach Antworten auf diese Fragen verschiedenste Methoden des Maschinellen Lernens genutzt, z.B. Decision Tree, Naive Bayes, Random Forest, K-Means, K-Nearest-Neighbor, DBSCAN, Assoziation.

Maschinelles Lernen ist ein aktuelles Thema, das viele Unternehmen bewegt. Nur wie nähert man sich diesem Thema. Die Antwort soll ein neues Lehr- und Lernkonzept liefern, das im Rahmen des vom  Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekts "Menschen Lernen Maschinelles Lernen" (ML2) mit Unternehmen der Region erarbeitet und erprobt wird.

Die Forschungsgruppe "Analytics and Data Science" der Hochschule Offenburg treibt das Projekt voran. 

Weitere Infos finden Sie auf der Projektwebseite oder auf dem Flyer.

Seit einiger Zeit etablieren sich mehr und mehr Datenbankmanagementsysteme (DBMS) abseits herkömmlicher relationaler Systeme, allesamt mit spezifischen Anforderungen aus den Anwendungsbereichen. Social Media Anwendungen fokussieren Beziehungen und verwenden unstrukturierte Daten. Hierauf zielen Graphen- und Dokumentenorientierte DBMS. Key-Value Systeme werden meist als Hauptspeicherdatenbankenrealisiert. Sie verarbeiten alle Daten im Hauptspeicher des Rechners und beschleunigen Anfragen dadurch nochmals eklatant. Spaltenorientierte Modelle können riesige Datenbestände verteilt bearbeiten und stoßen damit in Größenordnungen vor, die bisher nicht effizient verarbeitet werden konnten.

Unterschiedlichste Arbeiten werden in diesem Bereich angeboten, oft verbunden mit dem unten aufgeführten Arbeitsgebiet Analytics and Data Science.

Data Analytics, Data Mining, Big Data - Begriffe rund um den Hype "Wissens- und Informationsgewinnung aus großen, heterogenen Datenbeständen". In diesem Umfeld laufen ständig Arbeiten, Untersuchungen und Auswertungen, etwa im Bereich Social Media.

E-Learning Lektionen zu den Fächern Software Engineering, Telekommunikation und Datenbanken. Rahmenwerk und alle Inhalte wurden mit Flash realisiert - mittlerweile wird Flash durch HTML5 und JavaScript abgelöst. Und nun werden auch Videos zur weiteren Lernunterstützung umgesetzt.

Weitere Informationen über MI-Learning