6 ECTS credits
150 u studietijd

Aanbieding 2 met studiegidsnummer 4020612FNW voor werkstudenten in het 1e semester met een gespecialiseerd master niveau.

Semester
1e semester
Inschrijving onder examencontract
Niet mogelijk
Beoordelingsvoet
Beoordeling (0 tot 20)
2e zittijd mogelijk
Ja
Inschrijvingsvereisten
Dit opleidingsonderdeel is enkel toegankelijk voor werkstudenten.
Onderwijstaal
Nederlands
Faculteit
Faculteit Wetenschappen en Bio-ingenieurswetensch.
Verantwoordelijke vakgroep
Computerwetenschappen
Onderwijsteam
Bas Ketsman (titularis)
Onderdelen en contacturen
26 contacturen Hoorcollege
26 contacturen Werkcolleges, practica en oefeningen
120 contacturen Zelfstudie en externe werkvormen
Inhoud

In deze cursus bestuderen we principes van data en informatie systemen. Onderwerpen omvatten data modellen en query talen, eigenschappen van queries, algoritmen en technieken voor het berekenen van queries, optimalisatie, en data integratie en interoperabiliteit.

Studiemateriaal
Digitaal cursusmateriaal (Vereist) : Relevant materiaal (inclusief lecture-slides), Lecture-slides, additionele artikelen en hoofdstukken, contactinformatie, deadlines, oefeningen, examendetails, et cetera., Leerplatform
Bijkomende info

Relevant cursusmateriaal (slides) is beschikbaar op het leerplatform. Voor specifieke onderwerpen zullen verwijzingen naar relevant additionele bronnen (onderzoeksartikelen, boeken en hoofdstukken, websites, specificaties, online tutorials etc.) worden gegeven.

Leerresultaten

Algemene competenties

Na het volgen van deze cursus zal de student in staat zijn:

  • Verschillende data modellen, query talen en hun trade-offs uit te leggen en aan elkaar te relateren.
  • De fundamentele principes onderliggend aan query talen en hun verschillende perspectieven te begrijpen.
  • Het effect van eigenschappen van queries en query talen op hun computationele complexiteit te begrijpen.
  • De relatie tussen technieken voor het berekenen van queries, redeneren en data integratie te begrijpen.
  • De bediscussieerde algoritmen en technieken voor query optimalisatie en verwerking onafhankelijk toe te passen en te implementeren.
  • Data lay-outs, algoritmen, query plannen en optimalisatie technieken voor specifieke query workloads the ontwerpen en motiveren.
  • De trade-offs van algoritmen en technieken in de context van specifieke query workloads te analyseren.
  • Variaties van technieken en algoritmen uit het domein van data en informatie management te herkennen en combineren.
  • De toepasbaarheid van een gegeven techniek of algoritme in een specifieke data en informatie management context te evalueren.
  • Verbaal en schriftelijk over topics uit het domein van data en informatie systemen te rapporteren en er vragen over te beantwoorden.
  • De studie van data en informatie management systemen en technieken onafhankelijk verder te zetten.

 

Beoordelingsinformatie

De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Schriftelijk bepaalt 60% van het eindcijfer

WPO Groepswerk bepaalt 40% van het eindcijfer

Binnen de categorie Examen Schriftelijk dient men volgende opdrachten af te werken:

  • Examen schriftelijk met een wegingsfactor 1 en aldus 60% van het totale eindcijfer.

Binnen de categorie WPO Groepswerk dient men volgende opdrachten af te werken:

  • Opgave met een wegingsfactor 1 en aldus 40% van het totale eindcijfer.

Aanvullende info mbt evaluatie

Het eindcijfer is een gewogen gemiddelde. Gedurende het semester moet een opgave worden gemaakt dat voor 40% van het eindcijfer telt. Gedurende de examenperiode is er een schriftelijk examen dat alle onderwerpen in het vak afdekt. Om het vak te halen moet het eindcijfer minstens 10 uit 20 zijn. Bovendien, elk individueel cijfer (uit opgave of het examen) moet minstens 8 uit 20 zijn, anders geldt het laagste van deze twee cijfers als eindcijfer. In de tweede examenperiode kunnen opgaven die niet voldoende waren verbeterd worden en opnieuw verdedigd worden. Ook het schriftelijk examen kan opnieuw gedaan worden. Het eindcijfer wordt op dezelfde manier berekend als in de eerste examenperiode.

Toegestane onvoldoende
Kijk in het aanvullend OER van je faculteit na of een toegestane onvoldoende mogelijk is voor dit opleidingsonderdeel.

Academische context

Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Master in de toegepaste informatica: Big Data technologie
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Artificiële Intelligentie
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Multimedia
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Software Languages and Software Engineering
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Data Management en Analytics
Educatieve master in de wetenschappen en technologie: computerwetenschappen (120 ECTS, Etterbeek)