Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie
Sylabus przedmiotu Hurtownie danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Hurtownie danych | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Bożena Śmiałkowska <Bozena.Smialkowska@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Jarosław Becker <Jaroslaw.Becker@zut.edu.pl>, Mateusz Piwowarski <Mateusz.Piwowarski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | 5 | Grupa obieralna | 7 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Bazy danych – wykład podstawowy dla kierunku |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni dla przykładowej standardowej firmy produkcyjnej. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Omówienie zasad zaliczenia laboratorium | 1 |
| T-L-2 | Projektowanie przykładowej hurtowni danych - analiza potencjalnych źródeł zasilania i ustalenie modelu globalnego hurtowni. Sprawozdanie z laboratorium. | 4 |
| T-L-3 | Sprawozwadnie z poprzedniego laboratorium. Projektowanie architektury hurtowni i metod przenoszenia danych do modelu danych w hurtowni. | 4 |
| T-L-4 | Sprawozwadnie z poprzedniego laboratorium. Projektowanie metod przetwarzania analitycznego w przykładowej hurtowni. | 2 |
| T-L-5 | Sprawozdanie z poprzedniego laboratorium. Analiza jakości danych. Dobór narzędzi wspomagających ocenę bieżącą jakości danych w hurtowni. | 2 |
| T-L-6 | Sprawozdanie z poprzedniego laboratorium. Ocena modelu hurtowni z punktu widzenia strategii firmy. | 2 |
| 15 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Omówienie realizacji i zasad przygotowania sprawozdań Realizacja projektu struktury ligicznej przykładowej hurtowni danych | 1 |
| T-P-2 | Realizacja projektu struktury logicznej danych przykładowej hurtowni danych | 4 |
| T-P-3 | Sprawozdanie z poprzednich zajęć projektowych. Projekt funkcji tarnsformacji i czyszcenia danych przykładowej hurtowni danych | 4 |
| T-P-4 | Sprawozdanie z poprzedniego ćwiczenia Dobór mechanizmów jakościowych w hurtowni danych | 4 |
| T-P-5 | Sprawozdanie z poprzedniego ćwiczenia. Projekt mechanizmów analizy danych | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Architektury hurtowni danych – przegląd i analiza struktur. OLAP a OLTP, ROLAP, MOLAP i HOLAP. | 2 |
| T-W-2 | Metody przenoszenia danych do hurtowni danych i narzędzia ETL. Zasady agregacji danych w hurtowni. Przykłady. | 4 |
| T-W-3 | Komercyjne systemy hurtowni danych – przegląd możliwości. | 2 |
| T-W-4 | Jakość danych w hurtowni. | 2 |
| T-W-5 | Metody projektowania hurtowni danych. Metody doboru chrononu czasu kolejnych zasileń hurtowni danych. | 3 |
| T-W-6 | Zaliczenie wykładu - kolokwium - projekt hurtowni dla przykładowej firmy | 2 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w laboratoriach | 15 |
| A-L-2 | Konsultacje do laboratoriów | 2 |
| A-L-3 | Przygotowanie sprawozdania do laboratorium | 10 |
| 27 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | Udział w projekcie | 15 |
| A-P-2 | przygotowanie wybranych aspektów projektu hurtowni danych | 15 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładzie | 15 |
| A-W-2 | Konsultacje do wykładu | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 5 |
| A-W-4 | Udział w egzaminie z wykładu | 2 |
| 24 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z prezentacją |
| M-2 | Laboratorium: metoda problemowa z dyskusją |
| M-3 | dyskusja, analiza, studium i analiza przypadku |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca - kolokwium pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; Ocena z przedmiotu = 0,4 * ocena z wykładu + 0,3 * ocena z laboratorium + 0,3* ocena z projektów |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium : Ogólna ocena formująca oraz ocena sprawozdań, aktywności i obecności |
| S-3 | Ocena formująca: Projekty: Ogólna ocena formująca oraz ocena projektu, aktywności i obecności |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O7/2_W01 Znajomość podstawowych architektut hurtowni danych | I_1A_W16, I_1A_W17, I_1A_W08 | T1A_W03, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11 | InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05 | C-1 | T-W-1 | M-1 | S-1 |
| I_1A_O7/2_W02 zna podstawowe metody przetwarzania analitycznego | I_1A_W05, I_1A_W16, I_1A_W17 | T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11 | InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05 | C-1 | T-W-2, T-W-5, T-W-1, T-W-3 | M-2, M-1, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O7/2_U01 Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. | I_1A_U11 | T1A_U09, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16 | InzA_U02, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3 | M-2, M-1, M-3 | S-1 |
| I_1A_O7/2_U02 Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni danych. | I_1A_U11 | T1A_U09, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16 | InzA_U02, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-1 | T-W-5 | M-3 | S-3, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O7/2_W01 Znajomość podstawowych architektut hurtowni danych | 2,0 | nie zna architektury scentralizowanej hurtowni danych |
| 3,0 | zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych | |
| 3,5 | zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych oraz architekturę wirtualnej hurtowni danych | |
| 4,0 | zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych | |
| 4,5 | zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych a także umie ocenić wady i zalety tych architektur | |
| 5,0 | zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych, umie ocenić wady i zalety tych architektur oraz dobrać właściwą arcitekturę i uzasadnić ten wybór dla zadanego studium przypadku | |
| I_1A_O7/2_W02 zna podstawowe metody przetwarzania analitycznego | 2,0 | nie zna metod analitycznego przetwarzania |
| 3,0 | umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni | |
| 3,5 | umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania | |
| 4,0 | umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP | |
| 4,5 | umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie podać przykładową metodę przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni | |
| 5,0 | umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni, potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie dobrać i ocenić wybór metody przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O7/2_U01 Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. | 2,0 | nie umie definiować zadań w języku zapytań do hurtowni danych |
| 3,0 | umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) w języku zapytań do hurtowni danych | |
| 3,5 | umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych | |
| 4,0 | umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych a także umie opracować zadanie przenoszenia danych do przykładowej hurtowni danych | |
| 4,5 | umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych a także umie opracować zadanie przenoszenia danych do przykładowej hurtowni danych | |
| 5,0 | umie definiować złożone zadania w języku zapytań do przykładowej hurtowni danych | |
| I_1A_O7/2_U02 Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni danych. | 2,0 | nie potrafi zaprojektowac modelu nawet dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych |
| 3,0 | potrafi zaprojektowac modelu danych dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych | |
| 3,5 | potrafi zaprojektowac model danych dla typowej (np. dostawa - sprzedaz - dystrybucja w regionach) tematycznej hurtowni danych | |
| 4,0 | potrafi zaprojektowac model danych w formie "gwiazdy" i "płatka sniegu " dla typowej tematycznej hurtowni danych oraz potrafi ocenic, który z tych modeli bedzie efektywniejszy w zastosowaniach | |
| 4,5 | potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych | |
| 5,0 | potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych, potrafi ocenic przyrost danych w zaprojektowanej hurtowni danych a takze dobrac narzedzia do implementacji tego modelu |
Literatura podstawowa
- Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT, Warszawa, 1999
- Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P., Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania., Wydawnictwo szkolne i pedagogiczne, Warszawa, 2003