Lehrplan und Ablauf

Lehrplan - V. Jahrgang

Lehrplan der Höheren Lehranstalt für Informationstechnologie

Der Lehrplan für INSY - Informationssysteme im V. Lehrjahr sieht wie folgend aus (Zitat aus dem offiziellen Lehrplan):

9.Semester

Bildungs- und Lehraufgabe

Die Schülerinnen und Schüler können im

Bereich Eigenschaften und Architekturen von Datenbanksystemen

• typische Realisierungen von Datenbanksystemen vergleichen;
• den Begriff „Transaktion“ erklären, die Voraussetzungen für eine korrekte Abarbeitung nennen sowie die Problematiken bei parallel auftretenden Transaktionen aufzeigen und diese in Fehlerklassen kategorisieren;
• die Konzepte von analytischen und von nichtrelationalen Datenbanken erklären und umsetzen.

Bereich Datenmodelle

• verschiedene Datenmodelle vergleichen;
• für eine nicht normalformgerechte Relation eine korrekte Zerlegung durchführen;
• funktionale Abhängigkeiten erklären und deren Bedeutung für die Integrität der Daten aufzeigen.

Lehrstoff

Bereich Eigenschaften und Architekturen von Datenbanksystemen:

• Architekturen; Transaktionskonzepte; OLAP; Datawarehousing; strukturierte Datenspeicher, NoSQL.

Bereich Datenmodelle:

• Funktionale Abhängigkeiten, Normalformen, Anomalien; Alternativen zu relationalen Datenmodellen.

10. Semester

Bildungs- und Lehraufgabe

Die Schülerinnen und Schüler können im

Bereich Integration von Informationssystemen

• die gebräuchlichsten Dokumentenformate angeben und valide semistrukturierte Dokumente erzeugen;
• Daten aus Informationssystemen darstellen und interpretieren.

Lehrstoff

Bereich Integration von Informationssystemen:

• Datenimport und -export, -konvertierung, -darstellung; Dokumentenformate (portable Datenformate, semistrukturierte Daten, Abfragekonzepte); fachbezogene Anwendungsbeispiele.

Daraus ergibt sich der folgende (grobe) Wochenplan für das V. Jahr:

5. Klasse - Wochenplan

Verplant sind in der 5. Klasse 25 Wochen. Die Dauer der einzelnen Themen kann je nach Klasse und Lehrplan leicht variieren.

1. Transaktionen & Parallelität (3 Wochen)
   Transaktionen, ACID, Isolation, Fehlerklassen; Sperrmechanismen/Locks, Deadlocks, grundlegendes Tuning

2. OLAP & Data Warehousing (3 Wochen)
   OLAP-Konzepte, DWH-Grundlagen, Star-/Snowflake-Schema, Kennzahlen & Dimensionen, analytische Abfragen

3. Big Data & Data Lakes (3 Wochen)
   5V (Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value), typische Architekturen, Data Lake vs. DWH, Einsatzszenarien

4. Data Integration & ETL (3 Wochen)
   ETL/ELT-Grundlagen, Datenqualität, einfache Pipelines, Laden in DWH/Lake, typische Tools & Formate

5. Cluster & Replikation (2 Wochen)
   MariaDB/PostgreSQL: Replikationsprinzipien, Hochverfügbarkeit, Failover, grundlegende Skalierungsstrategien

6. Strukturierte & semistrukturierte Daten (4 Wochen)
   XML & JSON: Modellierung, Speicherung, Abfragen/Verarbeitung, Schnittstellen und Austauschformate

7. MongoDB im Detail (4 Wochen)
   Installation, Datenmodellierung (Embedded vs. Referenced), CRUD, Aggregation Framework, Indexe & Performance

8. BI-Tools & Self-Service BI (2 Wochen)
   Power BI / Tableau: Datenanbindung (DWH, Data Lake, MongoDB), einfache Dashboards, KPIs & Berichtslogik

9. Sicherheit & Datenschutz (1 Woche)
   Security in DB-Systemen, Cloud-Security-Basics, DSGVO-Überblick, typische Angriffsszenarien