• Einführung (pdf, pptx)
• Semistrukturierte Datenbanken (JSON, XML) und Volltextsuche (pdf, pptx)
• Information Retrieval (pdf, pptx)
• Mehrdimensionale Indexstrukturen (pdf, pptx)
• Cluster-Bildung (pdf, pptx)
• Einbettungstechniken (pdf, pptx)
• First-n-, Top-k-, und Skyline-Anfragen (pdf, pptx)
• Probabilistische Datenbanken, Anfragebeantwortung, Top-k-Anfragen und Open-World-Annahme (pdf, pptx)
• Probabilistische Modellierung, Bayes-Netze, Anfragebeantwortungsalgorithmen, Lernverfahren, Erweiterung auf relationale Daten (pdf, pptx)
• Temporale Datenbanken und das relationale Modell (pdf, pptx)
• Probabilistische Temporale Datenbanken (pdf, pptx)
• Dynamische Bayessche Netze, Inferenzalgorithmen und Lernverfahren (pdf, pptx)
• Stromdatenbanken, Prinzipien der Fenster-orientierten inkrementellen Verarbeitung (pdf, pptx)
• Approximationstechniken für Stromdatenverarbeitung, Stream-Mining  (pdf, pptx)
• Probabilistische raum-zeitliche Datenbanken und Stromdatenverarbeitungsssysteme: Anfragen und Indexstrukturen (pdf, pptx)
• Von NoSQL- zu NewSQL-Datenbanken, CAP-Theorem, Blockchain-Datenbanken (pdf, pptx)
• Analyse von Graphdaten (pdf, pptx)

Umfang: 2x2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung, gesamt: 8 ECTS