Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: Inżynieria oprogramowania
Sylabus przedmiotu Bazy danych 2:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Bazy danych 2 | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Bartłomiej Małachowski <Bartlomiej.Malachowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Piotr Buczyński <Piotr.Buczynski@zut.edu.pl>, Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>, Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>, Magdalena Krakowiak <Magdalena.Krakowiak@zut.edu.pl>, Bartłomiej Małachowski <Bartlomiej.Malachowski@zut.edu.pl>, Krzysztof Michalak <Krzysztof.Michalak@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Bazy danych 1 |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z roznymi metodami programowego dostepu do baz danych oraz nierelacyjnymi bazami danych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | PHP Data Objects - łączenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów. | 1 |
T-L-2 | Java Database Connectivity (JDBC) Objects - łaczenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów. | 1 |
T-L-3 | Java Persistence API - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji. | 1 |
T-L-4 | Doctrine DBAL - łaczenie i zadawanie zapytań, zarządzanie schematem danych. | 1 |
T-L-5 | Doctrine ORM - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji. | 1 |
T-L-6 | Interfejs programistyczny MongoDB dla języka Java - łączenie z bazą, pobieranie i zapis danych. | 2 |
T-L-7 | Przygotowanie danych na potrzeby migracji do bazy danych Cassandra. | 1 |
T-L-8 | Projektowanie struktur danych w bazie Cassandra: klucze podziału i atrybuty grupujące. | 2 |
T-L-9 | Cassandra Query Language: filtrowanie, zakładanie indeksów. | 1 |
T-L-10 | Cassandra Query Language: typy złożone - zbiory, listy, mapy. | 1 |
T-L-11 | Interfejs programistyczny Cassandry dla języka Python. Poziomy spójności w Cassandrze. | 1 |
T-L-12 | Metody reprezentacji i przetwarzania grafowych struktur danych z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek programistycznych (środowisko R lub Python). | 2 |
T-L-13 | Projektowanie i zarządzanie grafowymi bazami danych z wykorzystaniem platformy Neo4J, język Cypher. | 1 |
16 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji w dostępie do relacyjnej bazy danych na przykłaldzie języków Java i PHP | 2 |
T-W-2 | Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji bazy danych i wykorzystujące wzorzec projektowy budowniczego zapytań (Query builder) | 2 |
T-W-3 | Techniki mapowania obiektowo-relacyjnego na przykładzie interfejsów programistycznych dla języka Java i PHP | 1 |
T-W-4 | Wprowadzenie do nierelacyjnych baz danych: bazy klucz-wartość, bazy dokuemntowe, bazy kolumnowe, bazy grafowe; teorie CAP i BASE. | 1 |
T-W-5 | Architektura rozproszonych baz danych: replikowanie, partycjonowanie. | 2 |
T-W-6 | Reprezentacja grafowa struktur danych, modele statystyczne, wielowarstwowe i temporalne struktur grafowych, zastosowania. | 1 |
T-W-7 | Grafowe bazy danych: wybrane platformy i systemy zarządzania grafowymi bazami danych, języki zapytań Cypher, zastosowania. | 1 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | udział w zajęciach | 16 |
A-L-2 | Praca własna | 34 |
50 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | udział w wykładzie | 10 |
A-W-2 | Praca własna | 13 |
A-W-3 | Konsultacje | 2 |
25 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład z prezentacją |
M-2 | Laboratorium - Metoda przypadków z dyskusją |
M-3 | Metoda objaśniająco-poglądowa - wykład z prezentacjami i przykładami. |
M-4 | Metoda problemowa z dyskusją - w ramach zajęć praktycznych realizacja zadań indywidualnych. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Laboratorium : Ogólna ocena formująca oraz ocena sprawozdań, wejściówek i aktywnej obecności |
S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego. |
S-3 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań |
S-4 | Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie wykonanego zadania i obecności oraz aktywności na zajęciach. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Itest_1A_C18.4_W01 Student posiada wiedzę o nierelacyjnych bazach danych oraz o interfejsach programistycznych umożliwiających na dostęp do baz danych. | I_1A_W02, I_1A_W05 | — | — | C-1 | T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-7, T-W-6, T-W-4 | M-3 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Itest_1A_C18.4_U01 Student potrafi dobrać właściwe bazy danych do zadania oraz pracować z bazami relacyjnymi i nierelacyjnymi. | I_1A_U06 | — | — | C-1 | T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-7, T-W-6, T-W-4 | M-2, M-4 | S-3, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
Itest_1A_C18.4_W01 Student posiada wiedzę o nierelacyjnych bazach danych oraz o interfejsach programistycznych umożliwiających na dostęp do baz danych. | 2,0 | |
3,0 | student potrafi wymienić nierelacyjne bazy danych i podać przykład zastosowania takich baz | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
Itest_1A_C18.4_U01 Student potrafi dobrać właściwe bazy danych do zadania oraz pracować z bazami relacyjnymi i nierelacyjnymi. | 2,0 | student nie ma umiejętnosci na poziomie 3,0 |
3,0 | student potrafi utworzyć aplikację bazodanową zawierajacą relację jeden do jeden wiele do wielu | |
3,5 | student ma umiejętności na poziomie 3,0 oraz potrafi utworzyć prostą klasę mapującą w Java Persistance API (JPA) | |
4,0 | student ma umiejętności na poziomie 3,5 oraz potrafii wykonać proste zadania w nierelacyjnych bazach danych | |
4,5 | student ma umiejętności na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi wykonać złozone zadania w nierelecyjnych bazach danych | |
5,0 | student osiągną umiejętności na poziomie 4,5 i dodatkowo wykazał się umiejętnością w tworzeniu złożonych klas mapujących lub tworzenia zlożonych funkcji w nierelacyjnych bazach danych |
Literatura podstawowa
- Christian Bauer, Gavin King, Gary Gregory, Java Persistence. Programowanie aplikacji bazodanowych w Hibernate, Helion, 2016
- Sullivan, NoSQL. Przyjazny przewodnik, Helio, Gliwice, 2016
- Harrison, NoSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji, Helion, Gliwice, 2019
- Kleppmann, Designing Data-Intensive Applications, O'Reilly, 2017
- Carpenter, Hewitt, Cassandra: The Definitive Guide, O'Reilly, 2020, 3
- Keith, Schincariol, Nardone, Pro JPA 2 i Java EE 8: An In-Depth Guide to Java Persistence APIs, Apress, 2018
- Romer, PHP Persistence: Concepts, Techniques and Practical Solutions with Doctrine, Apress, 2016
- Robinson, Webber, Eifrem, Graph databases: new opportunities for connected data, O'Reilly, 2015