Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Data Warehousing and Big Data:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Data Warehousing and Big Data | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Różewski <Przemyslaw.Rozewski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | SQL basics, basic understanding of main business processes |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Be able to design Data Warehouse and use MDX effectively. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Conceptual and Logical Data Warehouse Design | 4 |
| T-L-2 | ETL process design | 6 |
| T-L-3 | SQL Server Integration Services | 6 |
| T-L-4 | SQL Server Analysis Services (SSAS) | 12 |
| T-L-5 | Power BI | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Data Warehouse Concepts | 3 |
| T-W-2 | Conceptual and Logical Data Warehouse Design | 4 |
| T-W-3 | Querying Data Warehouses (MDX) | 6 |
| T-W-4 | Extraction, Transformation, and Loading (ETL) | 3 |
| T-W-5 | Working with Big Data | 4 |
| T-W-6 | Integration of Big Data and Data Warehousing | 8 |
| T-W-7 | New Data Warehouse Technologies (Spatial, Trajectory, Semantic Web) | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Homework | 45 |
| 75 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Homework | 45 |
| 75 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Informative lectures |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Written exam |
| S-2 | Ocena formująca: Project |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_W01 Student will know how to integrate the Big Data and Data Warehousing. | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-6, T-W-5, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-W-7 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_U01 Student is able to design and querying Data Warehouse. | — | — | C-1 | T-L-4, T-W-3, T-L-3, T-L-5 | M-1 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_W01 Student will know how to integrate the Big Data and Data Warehousing. | 2,0 | |
| 3,0 | Student will know the basic concept how to integrate the Big Data and Data Warehousing. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_??_U01 Student is able to design and querying Data Warehouse. | 2,0 | |
| 3,0 | Student is able to querying Data Warehouse. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | Student is able to design and querying Data Warehouse. | |
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Alejandro Vaisman Esteban Zimányi, Data Warehouse Systems Design and Implementation, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2013, DOI: 10.1007/978-3-642-54655-6