Vak: Data Modelleren en Datakwaliteit credits: 4

Vakcode
ITDB16BIN1
Naam
Data Modelleren en Datakwaliteit
Studiejaar
2020-2021
ECTS credits
4
Taal
Nederlands
Coördinator
S. Sibum
Werkvormen
  • Gastcollege
  • Hoorcollege
  • Projectonderwijs
  • Werkcollege
Toetsen
  • Data Modelleren en Datakwaliteit - Overige toetsing

Leeruitkomsten

  • De student kan een ERD opstellen op basis van een case-beschrijving
  • De student kan een datamodel ontwerpen door de stappen uit het normalistie-proces van Codd toe te passen (tot en met NormaalVorm 3)
  • De student toont aan kennis te hebben van de basisprincipes van SQL, om toe te kunnen passen om een datamart te kunnen maken in een datawarehouse.
  • De student is in staat om de theorie van Linsted toe te passen en een data vault-model te realiseren
  • De student kan de theorie van Inmon toepassen en een gemengd datawarehouse-model realiseren
  • De student kan de theorie van Kimball toepassen en star- en snowflake-modellen realiseren
  • De student kan de kwaliteit van de gegevens van een dataset beoordelen

Inhoud

De student leert de kwaliteit van data te beoordelen en verschillende stijlen van datawarehouses te modelleren op basis van gebruikersverhalen en datamodellen.
Naast de noodzakelijke hoor- en werkcolleges wordt er een begin gemaakt met het project Business Intelligence. De eerste twee leertaken vormen de kern van de opdrachten.
De nadruk ligt op het kunnen beoordelen van de kwaliteit van een dataset en maatregelen nemen om de kwaliteit te verbeteren. Daarnaast wordt geoefend met het anonimiseren van gegevens. Privacygevoelige informatie moet niet beschikbaar komen voor onbevoegden.
 

Opgenomen in opleiding(en)

School(s)

  • Instituut voor Communicatie, Media & IT