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2.1.2 Eine passende Organisationsform für konkrete Datenverarbeitungsvorhaben wählen und einsetzen

Unterrichtsmaterial zum Lernziel: Die Maturandinnen und Maturanden können eine passende Organisationsform für konkrete Datenverarbeitungsvorhaben wählen und einsetzen.

2.1 Daten · 2. Informationen, Daten und Modelle

agil ▲0/3algorithmen ▲0/3app-entwicklung ▲0/3assembler ▲0/3augmented-reality ▲0/3

Datenbankdesign – Von einer Tabelle zu vielen

Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Normalisierung von relationalen Datenbanken ein. Anhand eines Spotify-Datensatzes werden Probleme flacher Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel sowie die drei Beziehungstypen (1:1, 1:n, n:m) inklusive Verknüpfungstabellen erklärt und durch Übungen vertieft.

Weltbank-Indikatoren Projekt: Daten mit SQL in Python

In diesem umfassenden Programmierprojekt entwickeln die Lernenden eine eigene Python-Anwendung zur Analyse von Weltbank-Daten. Dabei wird eine SQLite-Datenbank mittels Python und SQL abgefragt, verarbeitet und interaktiv aufbereitet.

Daten abfragen mit SELECT

Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen von SQL ein und erklärt anhand einer Spotify-Datenbank, wie Daten mit SELECT, WHERE, ORDER BY und LIMIT abgefragt und gefiltert werden. Zudem wird auf die Problematik flacher Tabellen und die Vorteile relationaler Datenbanken eingegangen.

Datenstrukturen in Java: Arrays und Collections

Dieses Unterrichtsmaterial behandelt grundlegende und fortgeschrittene Datenstrukturen in Java. Es werden Arrays, deren Handhabung sowie das Java Collection Framework mit ArrayLists und weiteren Datenstrukturen ausführlich erklärt.

Einführung in relationale Datenbanken und SQL

Dieses Material führt anhand eines praktischen Gedankenexperiments (Schulverwaltung) in die Grenzen von Tabellenkalkulationen und die Vorteile relationaler Datenbanken ein. Anschliessend wird das Konzept von SQL als universelle Abfragesprache erläutert.

Reale Daten mit Modell vergleichen

Dieses Unterrichtsmaterial zeigt anhand einer Populationsdynamik (Wölfe), wie reale Daten in Tabellenkalkulationsprogrammen mit einem mathematischen Modell verglichen werden. Es werden Kombi-Diagramme erstellt, logistische Modelle zeitlich verschoben und das Bestimmtheitsmass R² zur Modellgüteberechnung angewendet.

Lernziele und Prüfungsinformationen zu Datenbanken und SQL

Dieses Dokument beschreibt die detaillierten Lernziele einer Unterrichtseinheit zum Thema Datenbanken, ER-Modellierung, SQL und Normalisierung. Es dient zur Vorbereitung auf eine benotete Prüfung, die aus einem theoretischen Teil auf Papier und einem praktischen SQL-Teil am Computer besteht.

Übungsaufgaben zu den Normalformen und Datenbankmodellierung

Dieses Unterrichtsmaterial bietet eine kompakte Theoriezusammenfassung sowie praktische Übungsaufgaben zur Bestimmung und Überführung von relationalen Datenbankschemata in die erste, zweite und dritte Normalform anhand konkreter Szenarien.

Mehrtabellenabfragen und Joins in SQL

Dieses Material erklärt die Grundlagen von Datenbank-Verknüpfungen ausgehend vom kartesischen Produkt bis hin zu SQL-Abfragen mit Joins und Aliases. Anhand praktischer Beispiele wie LegoDudes und Haustieren wird gezeigt, wie Relationen in Datenbanken abgefragt werden.

Daten speichern & laden in Python mit JSON

Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand eines Spielbeispiels, wie Daten in Python permanent auf der Festplatte gespeichert und wieder geladen werden können. Dabei wird das JSON-Format und die Verwendung von Dictionaries als Datensammlung praxisnah vermittelt.

Leitprogramm: Bäume als Datenstruktur

Dieses Leitprogramm führt in die fundamentale Informatik-Datenstruktur der Bäume ein. Es vermittelt theoretische Grundlagen und zeigt konkrete Implementierungen anhand zweier spezieller Baum-Varianten auf.

Leitprogramm Performancetuning von Datenbanken

Dieses Leitprogramm bietet einen Einblick in die Verarbeitung von SQL-Statements, Queryplans, Optimizer und das Performancetuning von relationalen Datenbanken für fortgeschrittene Lernende.