Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: inżynieria finansowa

Sylabus przedmiotu Bazy i hurtownie danych - Przedmiot obieralny III:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Bazy i hurtownie danych - Przedmiot obieralny III
Specjalność inżynieria systemów informacyjnych produkcji
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Bożena Śmiałkowska <Bozena.Smialkowska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 15 2,10,50zaliczenie
laboratoriaL3 30 3,90,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu systemów operacyjnych, sieci komputerowych, programowania komputerów i baz danych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1umiejętność projektowania baz i hurtowni danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Realizacja zadań w zespołach projektowych dla przykładowych systemów: - badania porównawcze - model SERM, model wielowymiarowy, model gwiazdy, model płatka śniegu; - analiza agregacji danych; - projektowanie hurtowni danych – przykładowe systemy.30
30
wykłady
T-W-1Zasady projektowania relacyjnych baz danych - diagramy strukturalne i obiektowe w projektowaniu struktury logicznej bazy danych; anomalie błędnie zaprojektowanej struktury danych. Normalizacja schematu bazy danych - fazy normalizacji, definicja zależności funkcyjnych zwykłych, przechodnich, wielowartościowych i połączeniowych. Metody projektowania rozproszonych baz danych. Zarządzanie danymi. Metody dostępu do danych. Wprowadzenie do hurtowni danych - architektura hurtowni, typy implementacji, OLTP a OLAP. Projektowanie hurtowni - uzasadnienie biznesowe, model wielowymiarowy, model pojęciowy, model punktowy. Agregacja danych - poziomy agregacji, optymalizacja i operacje na kostce danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Przetwarzanie zapytań w hurtowniach danych - zapytania na zapleczu, zapytania w jądrze i zapytania na końcówkach; rodzaje zapytań; kierunki optymalizacji. Metadane i czynniki jakości.15
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w laboratorium30
A-L-2Przygotowanie do lab. + opracowanie sprawozdań do lab.30
A-L-3konsultacje2
A-L-4Przygotowanie projektu do zaliczenia35
97
wykłady
A-W-1udział w wykładzie15
A-W-2Przygotowanie się do zaliczenia wykładu - studia literaturowe35
A-W-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
52

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metoda objaśniająco-poglądowa (wykład z prezentacjami i przykładami).
M-2Metoda problemowa - realizacja zadań w zespołach projektowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie egzaminu pisemnego.
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań, ocena podsumowująca na podstawie sprawozdania końcowego i aktywności na zajęciach.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_??_W01
Zna metody OLTP i OLAP w dostępie do baz danych ooraz umie określić różnice między nimi w obszarze zastosowań tych metod
ZIP_2A_W07T2A_W07C-1T-W-1, T-L-1M-2, M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_??_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć formułować zasady dostępu do baz danych i hurtowni oraz powinien umieć zastosować w praktyce te zasady do działań innowacyjnych
ZIP_2A_U22, ZIP_2A_U07, ZIP_2A_U12T2A_U07, T2A_U12, T2A_U19C-1T-L-1, T-W-1M-1, M-2S-2, S-1
ZIP_2A_??_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć zdefiniować różnice w przetwarzaniu OLTP i OLAP.
ZIP_2A_U18T2A_U01, T2A_U19C-1T-W-1, T-L-1M-2, M-1S-2, S-1
ZIP_2A_??_U03
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć zaprojektować model danych hurtowni.
ZIP_2A_U24T2A_U18, T2A_U19C-1T-W-1, T-L-1M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_??_W01
Zna metody OLTP i OLAP w dostępie do baz danych ooraz umie określić różnice między nimi w obszarze zastosowań tych metod
2,0nie zna metod analitycznego przetwarzania i OLTP
3,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni danych i zna metody przetwarzania OLPT
3,5zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podac przykłady takiego przetwarzania
4,0zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podac przykłady takiego przetwarzania, rozróznia metody ROLAP, HOLAP i OLAP
4,5zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podac przykłady takiego przetwarzania, rozróznia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie podac przykładowa metode przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni
5,0zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni, potrafi podac przykłady takiego przetwarzania, rozróznia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie dobrac i ocenic wybór metody przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_??_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć formułować zasady dostępu do baz danych i hurtowni oraz powinien umieć zastosować w praktyce te zasady do działań innowacyjnych
2,0nie umie formułować zasady dostępu do typowych baz danych i hurtowni danych
3,0umie formułować zasady dostępu do typowych baz danych i hurtowni danych
3,5umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych
4,0umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych oraz rozumie znaczenie doboru metod tego dostępu
4,5umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych, rozumie znaczenie doboru metod tego dostępu oraz umie zastosować w sposób typowy w praktyce te zasady
5,0umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych, rozumie znaczenie doboru metod tego dostępu oraz umie zastosować w praktyce te zasady do działań innowacyjnych
ZIP_2A_??_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć zdefiniować różnice w przetwarzaniu OLTP i OLAP.
2,0nie wie co to jest OLTP i OLAP.
3,0wie co to jest OLTP i OLAP.
3,5wie i rozumie co to jest OLTP i OLAP.
4,0wie, rozumie co to jest OLTP i OLAP oraz umie wskazać podstawowe róźnice między nimi
4,5wie, rozumie co to jest OLTP i OLAP, umie wskazać podstawowe róźnice między nimi i umie wskazać ich zastosowanie
5,0wie, rozumie co to jest OLTP i OLAP, umie wskazać podstawowe róźnice między nimi, umie wskazać ich zastosowanie i umie je stosować
ZIP_2A_??_U03
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć zaprojektować model danych hurtowni.
2,0nie potrafi zaprojektowac modelu nawet dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,0potrafi zaprojektowac modelu danych dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,5potrafi zaprojektowac model danych dla typowej (np. dostawa - sprzedaz - dystrybucja w regionach) tematycznej hurtowni danych
4,0potrafi 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
4,5potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych
5,0potrafi 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

  1. Beynon-Davies P., Systemy baz danych, WNT, Warszawa, 2005
  2. Poe V., Klauer V., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT, Warszawa, 2000

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Realizacja zadań w zespołach projektowych dla przykładowych systemów: - badania porównawcze - model SERM, model wielowymiarowy, model gwiazdy, model płatka śniegu; - analiza agregacji danych; - projektowanie hurtowni danych – przykładowe systemy.30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zasady projektowania relacyjnych baz danych - diagramy strukturalne i obiektowe w projektowaniu struktury logicznej bazy danych; anomalie błędnie zaprojektowanej struktury danych. Normalizacja schematu bazy danych - fazy normalizacji, definicja zależności funkcyjnych zwykłych, przechodnich, wielowartościowych i połączeniowych. Metody projektowania rozproszonych baz danych. Zarządzanie danymi. Metody dostępu do danych. Wprowadzenie do hurtowni danych - architektura hurtowni, typy implementacji, OLTP a OLAP. Projektowanie hurtowni - uzasadnienie biznesowe, model wielowymiarowy, model pojęciowy, model punktowy. Agregacja danych - poziomy agregacji, optymalizacja i operacje na kostce danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Przetwarzanie zapytań w hurtowniach danych - zapytania na zapleczu, zapytania w jądrze i zapytania na końcówkach; rodzaje zapytań; kierunki optymalizacji. Metadane i czynniki jakości.15
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w laboratorium30
A-L-2Przygotowanie do lab. + opracowanie sprawozdań do lab.30
A-L-3konsultacje2
A-L-4Przygotowanie projektu do zaliczenia35
97
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w wykładzie15
A-W-2Przygotowanie się do zaliczenia wykładu - studia literaturowe35
A-W-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
52
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_??_W01Zna metody OLTP i OLAP w dostępie do baz danych ooraz umie określić różnice między nimi w obszarze zastosowań tych metod
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich związanych z inżynierią produkcji, w tym metody twórczego myślenia
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1umiejętność projektowania baz i hurtowni danych
Treści programoweT-W-1Zasady projektowania relacyjnych baz danych - diagramy strukturalne i obiektowe w projektowaniu struktury logicznej bazy danych; anomalie błędnie zaprojektowanej struktury danych. Normalizacja schematu bazy danych - fazy normalizacji, definicja zależności funkcyjnych zwykłych, przechodnich, wielowartościowych i połączeniowych. Metody projektowania rozproszonych baz danych. Zarządzanie danymi. Metody dostępu do danych. Wprowadzenie do hurtowni danych - architektura hurtowni, typy implementacji, OLTP a OLAP. Projektowanie hurtowni - uzasadnienie biznesowe, model wielowymiarowy, model pojęciowy, model punktowy. Agregacja danych - poziomy agregacji, optymalizacja i operacje na kostce danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Przetwarzanie zapytań w hurtowniach danych - zapytania na zapleczu, zapytania w jądrze i zapytania na końcówkach; rodzaje zapytań; kierunki optymalizacji. Metadane i czynniki jakości.
T-L-1Realizacja zadań w zespołach projektowych dla przykładowych systemów: - badania porównawcze - model SERM, model wielowymiarowy, model gwiazdy, model płatka śniegu; - analiza agregacji danych; - projektowanie hurtowni danych – przykładowe systemy.
Metody nauczaniaM-2Metoda problemowa - realizacja zadań w zespołach projektowych.
M-1Metoda objaśniająco-poglądowa (wykład z prezentacjami i przykładami).
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie egzaminu pisemnego.
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań, ocena podsumowująca na podstawie sprawozdania końcowego i aktywności na zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie zna metod analitycznego przetwarzania i OLTP
3,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni danych i zna metody przetwarzania OLPT
3,5zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podac przykłady takiego przetwarzania
4,0zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podac przykłady takiego przetwarzania, rozróznia metody ROLAP, HOLAP i OLAP
4,5zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podac przykłady takiego przetwarzania, rozróznia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie podac przykładowa metode przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni
5,0zna metody przetwarzania OLPT, umie wymienic podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni, potrafi podac przykłady takiego przetwarzania, rozróznia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie dobrac i ocenic wybór metody przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_??_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć formułować zasady dostępu do baz danych i hurtowni oraz powinien umieć zastosować w praktyce te zasady do działań innowacyjnych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U22ma umiejętność podejmowania innowacyjnych inicjatyw i decyzji oraz samodzielnego prowadzenia działalności w zakresie produkcji w małych, średnich i dużych przedsiębiorstwach
ZIP_2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
ZIP_2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych technik i technologii w zakresie inżynierii produkcji i zarządzania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1umiejętność projektowania baz i hurtowni danych
Treści programoweT-L-1Realizacja zadań w zespołach projektowych dla przykładowych systemów: - badania porównawcze - model SERM, model wielowymiarowy, model gwiazdy, model płatka śniegu; - analiza agregacji danych; - projektowanie hurtowni danych – przykładowe systemy.
T-W-1Zasady projektowania relacyjnych baz danych - diagramy strukturalne i obiektowe w projektowaniu struktury logicznej bazy danych; anomalie błędnie zaprojektowanej struktury danych. Normalizacja schematu bazy danych - fazy normalizacji, definicja zależności funkcyjnych zwykłych, przechodnich, wielowartościowych i połączeniowych. Metody projektowania rozproszonych baz danych. Zarządzanie danymi. Metody dostępu do danych. Wprowadzenie do hurtowni danych - architektura hurtowni, typy implementacji, OLTP a OLAP. Projektowanie hurtowni - uzasadnienie biznesowe, model wielowymiarowy, model pojęciowy, model punktowy. Agregacja danych - poziomy agregacji, optymalizacja i operacje na kostce danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Przetwarzanie zapytań w hurtowniach danych - zapytania na zapleczu, zapytania w jądrze i zapytania na końcówkach; rodzaje zapytań; kierunki optymalizacji. Metadane i czynniki jakości.
Metody nauczaniaM-1Metoda objaśniająco-poglądowa (wykład z prezentacjami i przykładami).
M-2Metoda problemowa - realizacja zadań w zespołach projektowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań, ocena podsumowująca na podstawie sprawozdania końcowego i aktywności na zajęciach.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie egzaminu pisemnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie umie formułować zasady dostępu do typowych baz danych i hurtowni danych
3,0umie formułować zasady dostępu do typowych baz danych i hurtowni danych
3,5umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych
4,0umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych oraz rozumie znaczenie doboru metod tego dostępu
4,5umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych, rozumie znaczenie doboru metod tego dostępu oraz umie zastosować w sposób typowy w praktyce te zasady
5,0umie formułować zasady dostępu do specjalistycznych baz danych i hurtowni danych, rozumie znaczenie doboru metod tego dostępu oraz umie zastosować w praktyce te zasady do działań innowacyjnych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_??_U02W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć zdefiniować różnice w przetwarzaniu OLTP i OLAP.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U18potrafi stosować i poszukiwać techniki, metody oraz koncepcje twórczego rozwiązywania problemów charakterystycznych dla inżynierii produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1umiejętność projektowania baz i hurtowni danych
Treści programoweT-W-1Zasady projektowania relacyjnych baz danych - diagramy strukturalne i obiektowe w projektowaniu struktury logicznej bazy danych; anomalie błędnie zaprojektowanej struktury danych. Normalizacja schematu bazy danych - fazy normalizacji, definicja zależności funkcyjnych zwykłych, przechodnich, wielowartościowych i połączeniowych. Metody projektowania rozproszonych baz danych. Zarządzanie danymi. Metody dostępu do danych. Wprowadzenie do hurtowni danych - architektura hurtowni, typy implementacji, OLTP a OLAP. Projektowanie hurtowni - uzasadnienie biznesowe, model wielowymiarowy, model pojęciowy, model punktowy. Agregacja danych - poziomy agregacji, optymalizacja i operacje na kostce danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Przetwarzanie zapytań w hurtowniach danych - zapytania na zapleczu, zapytania w jądrze i zapytania na końcówkach; rodzaje zapytań; kierunki optymalizacji. Metadane i czynniki jakości.
T-L-1Realizacja zadań w zespołach projektowych dla przykładowych systemów: - badania porównawcze - model SERM, model wielowymiarowy, model gwiazdy, model płatka śniegu; - analiza agregacji danych; - projektowanie hurtowni danych – przykładowe systemy.
Metody nauczaniaM-2Metoda problemowa - realizacja zadań w zespołach projektowych.
M-1Metoda objaśniająco-poglądowa (wykład z prezentacjami i przykładami).
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań, ocena podsumowująca na podstawie sprawozdania końcowego i aktywności na zajęciach.
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie egzaminu pisemnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie wie co to jest OLTP i OLAP.
3,0wie co to jest OLTP i OLAP.
3,5wie i rozumie co to jest OLTP i OLAP.
4,0wie, rozumie co to jest OLTP i OLAP oraz umie wskazać podstawowe róźnice między nimi
4,5wie, rozumie co to jest OLTP i OLAP, umie wskazać podstawowe róźnice między nimi i umie wskazać ich zastosowanie
5,0wie, rozumie co to jest OLTP i OLAP, umie wskazać podstawowe róźnice między nimi, umie wskazać ich zastosowanie i umie je stosować
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_??_U03W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć zaprojektować model danych hurtowni.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U24ma umiejętność twórczej działalności w zakresie inżynierii produkcji oraz zarządznia produkcją i innowacjami
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1umiejętność projektowania baz i hurtowni danych
Treści programoweT-W-1Zasady projektowania relacyjnych baz danych - diagramy strukturalne i obiektowe w projektowaniu struktury logicznej bazy danych; anomalie błędnie zaprojektowanej struktury danych. Normalizacja schematu bazy danych - fazy normalizacji, definicja zależności funkcyjnych zwykłych, przechodnich, wielowartościowych i połączeniowych. Metody projektowania rozproszonych baz danych. Zarządzanie danymi. Metody dostępu do danych. Wprowadzenie do hurtowni danych - architektura hurtowni, typy implementacji, OLTP a OLAP. Projektowanie hurtowni - uzasadnienie biznesowe, model wielowymiarowy, model pojęciowy, model punktowy. Agregacja danych - poziomy agregacji, optymalizacja i operacje na kostce danych. Ładowanie, integracja i aktualizacja danych. Przetwarzanie zapytań w hurtowniach danych - zapytania na zapleczu, zapytania w jądrze i zapytania na końcówkach; rodzaje zapytań; kierunki optymalizacji. Metadane i czynniki jakości.
T-L-1Realizacja zadań w zespołach projektowych dla przykładowych systemów: - badania porównawcze - model SERM, model wielowymiarowy, model gwiazdy, model płatka śniegu; - analiza agregacji danych; - projektowanie hurtowni danych – przykładowe systemy.
Metody nauczaniaM-2Metoda problemowa - realizacja zadań w zespołach projektowych.
M-1Metoda objaśniająco-poglądowa (wykład z prezentacjami i przykładami).
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie egzaminu pisemnego.
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań, ocena podsumowująca na podstawie sprawozdania końcowego i aktywności na zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi zaprojektowac modelu nawet dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,0potrafi zaprojektowac modelu danych dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,5potrafi zaprojektowac model danych dla typowej (np. dostawa - sprzedaz - dystrybucja w regionach) tematycznej hurtowni danych
4,0potrafi 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
4,5potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych
5,0potrafi 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