studiehandbok@lith
 

Tekniska högskolan vid Linköpings universitet

 
 
År : 2016
 
TDDD43 Datamodeller och databaser, avancerad kurs, 6 hp
/Advanced Data Models and Databases/

För:   CS   D   DAV   I   Ii   IT   U  

 

Prel. schemalagd tid: 42
Rek. självstudietid: 118

  Utbildningsområde: Teknik

Huvudområde: Datateknik, Datavetenskap, Informationsteknologi   Nivå (G1,G2,A): A

  Datavetenskap Datavetenskap, Datalogi

  Mål:  IUAE-matris
Moderna dataapplikationer och framförallt datamängder som görs tillgängliga på Internet uppvisar allt större variation och ställer allt större krav på teknik för informationssökning och lagring. Kursen behandlar teoretiska och praktiska kunskaper om principer för lagring och informationssökning av text, semistrukturerad och strukturerade data. Kursen behandlar också alternativa datamodeller för databaser, XML, NoSQL databaser samt representation av semantisk information, dvs kunskapsbaser. Efter kursen ska du kunna:
  • förklara skillnader mellan text, semistrukturerad data, datamodeller och kunskapsbaserad data samt utifrån en given datamängd kunna diskutera för- och nackdelar med möjliga sök och lagringstekniker
  • redogöra för olika algoritmer för informationssökning i text
  • redogöra för vad semistrukturerad data är och hur det skiljer sig från text och traditionella datamodeller
  • representera en given semistrukturerad datamängd som XML eller RDF
  • designa, implementera och använda XML Schema och frågespråket XQuery
  • representera en given semistrukturerad datamängd i en objekt-orienterad datamodell
  • redogöra för huvudprinciperna bakom NoSQL databaser
  • redogöra för huvudprinciperna bakom en kunskapsbas
  • designa, implementera och använda en kunskapsbas representerad som OWL
  • redogöra för metoder för dataintegrering samt vilka svårigheter som finns med detta


  Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan)
Programmering, Databaser.

OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.

  Organisation:
Kursen består av föreläsningar och laborationer. Föreläsningarna behandlar teori och metodik samt ger praktiska exempel. Under laborationerna utförs ett antal uppgifter som illustrerar principerna för de datamodeller, algoritmer och databasmodeller som gås igenom på föreläsningarna.
Kursen pågår hela höstterminen.


  Kursinnehåll:
  • Informationssökning för text: Modeller, utvärdering, frågespråk, frågeoperationer, textoperationer, indexering och sökning.
  • Semistrukturerad data: Representation av semistrukturerade data.
  • Datamodeller: NoSQL databaser och XML databaser, XQuery, XML Schema, RDF.
  • Kunskapsbaser: Ontologier, OWL, frågespråk och kunskapshärledning för kunskapsbaser.
  • Dataintegrering.


  Kurslitteratur:
Artikelsamling

  Examination:
TEN1 LAB1 UPG1
Skriftlig tentamen (U,3,4,5)
Laborationskurs (U,G)
Frivillig uppgift (U,G)
3 hp
3 hp
0 hp
 



Undervisningsspråk är Engelska.
Institution: IDA.
Studierektor: Patrick Lambrix
Examinator: Patrick Lambrix
Länk till kurshemsida på kursgivande institution
Ansvarig programnämnd: Data&Medie

Engelsk kursplan

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Planering och genomförande av kurs skall utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ingår i kursen skall därför genomföras med kursplanen som utgångspunkt.

Om inget annat anges ovan gäller betygsskala enligt avsnitt a8.5 i de gemensamma bestämmelserna.

Kursplanen gäller för 2016 enligt beslut av ansvarig programnämnd/fakultetstyrelse.

Tekniska högskolan vid Linköpings universitet


Informationsansvarig: TFK , val@tfk.liu.se
Senast ändrad: 11/20/2014