DIS Pruefung SoSe2012
2012-08-09 10:39
Gprotter
Wieso werden eigentlich immer weniger GProts erstellt? Finde ich keine sehr gute Entwicklung.
DIS Pruefung bei Menzel.
Am Anfang durfte man sich ein Wunschthema auswaehlen. Es wurde Logging und Recovery.
Welche Fehlerarten/Recoveryarten gibt es?
Welche Komponenten spielen bei der Recovery eine Rolle?
Was genau ist Sinn und Zweck einer Recovery?
Was benoetigt man um Recovery durchfuehren zu koennen?
Was wird geloggt? Welche Informationen werden dabei mitgeschrieben und warum?
Was ist die LSN?
Wo wird die LSN ueberall eingesetzt?
Wie loggt man in der Realitaet/bei kommerziellen Produkten?
Warum muss mal nur Redo von Gewinnern und mal Redo auf alle Aenderungen(repeating History) angewendet werden?
Worauf muss man beim Loggen achten(in Verbindung mit LSNs)?
Wofuer steht CLR? Wozu dient CLR? Was tut CLR im Detail?
Gesamtverfahren mit repeating history und den clrs beschreiben.
—
Zweiter Teil, Thema war Data Mining
Was ist Data Mining?
Was tut man beim Data Mining/welche Verfahren gibt es da?
Was ist ein Klassifikator?
Was macht man im Unterschied dazu beim Clustering?
Was ist der NN Klassifikator?
Ist das ein guter Klassifikator/kann man das verbessern? –> knn erklaren.
Wie kann ich bestimmen ob mein Klassifikator gut ist/wie kann ich aussagekraeftige Angaben dazu machen?
Unterschied zwischen Trest und Trainigsdaten klaeren und herausheben, warum es wichtig ist diese Trennung zu machen.
Was sind Assoziazionsregeln?
Was sind Frequent Item sets?
Wie bilde ich Assoziazionsregeln?
Was ist der support, was ist der confidence wert?
Im Grunde Apriori Algorithmus erklaeren.
—————-
Herr Menzel ist ein netter Pruefer, die Atmosphaere ist entspannt. Man braucht keine Angst zu haben, dass er bei den verschiedenen Verfahren zu tief ins Detail geht, es ist nur wichtig alles grundlegend Verstanden zu haben und es mit eigenen Worten wiederzugeben - irgendwelche Formeln und exakten Herleitungen sind nicht gegenstand der Pruefung.
DIS Pruefung bei Menzel.
Am Anfang durfte man sich ein Wunschthema auswaehlen. Es wurde Logging und Recovery.
Welche Fehlerarten/Recoveryarten gibt es?
Welche Komponenten spielen bei der Recovery eine Rolle?
Was genau ist Sinn und Zweck einer Recovery?
Was benoetigt man um Recovery durchfuehren zu koennen?
Was wird geloggt? Welche Informationen werden dabei mitgeschrieben und warum?
Was ist die LSN?
Wo wird die LSN ueberall eingesetzt?
Wie loggt man in der Realitaet/bei kommerziellen Produkten?
Warum muss mal nur Redo von Gewinnern und mal Redo auf alle Aenderungen(repeating History) angewendet werden?
Worauf muss man beim Loggen achten(in Verbindung mit LSNs)?
Wofuer steht CLR? Wozu dient CLR? Was tut CLR im Detail?
Gesamtverfahren mit repeating history und den clrs beschreiben.
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Zweiter Teil, Thema war Data Mining
Was ist Data Mining?
Was tut man beim Data Mining/welche Verfahren gibt es da?
Was ist ein Klassifikator?
Was macht man im Unterschied dazu beim Clustering?
Was ist der NN Klassifikator?
Ist das ein guter Klassifikator/kann man das verbessern? –> knn erklaren.
Wie kann ich bestimmen ob mein Klassifikator gut ist/wie kann ich aussagekraeftige Angaben dazu machen?
Unterschied zwischen Trest und Trainigsdaten klaeren und herausheben, warum es wichtig ist diese Trennung zu machen.
Was sind Assoziazionsregeln?
Was sind Frequent Item sets?
Wie bilde ich Assoziazionsregeln?
Was ist der support, was ist der confidence wert?
Im Grunde Apriori Algorithmus erklaeren.
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Herr Menzel ist ein netter Pruefer, die Atmosphaere ist entspannt. Man braucht keine Angst zu haben, dass er bei den verschiedenen Verfahren zu tief ins Detail geht, es ist nur wichtig alles grundlegend Verstanden zu haben und es mit eigenen Worten wiederzugeben - irgendwelche Formeln und exakten Herleitungen sind nicht gegenstand der Pruefung.