niestacjonarne, studia II stopnia Przedmiot

WyŜsza Szkoła Biznesu w Dąbrowie Górniczej
Kierunek studiów: Informatyka – niestacjonarne, studia II stopnia
Przedmiot: Bazy i hurtownie danych
Specjalność: wszystkie
Liczba godzin w
semestrze
I
ECTS
WYKŁADOWCA
Małgorzata Bach
FORMA ZAJĘĆ
Wykład i ćwiczenia laboratoryjne
CELE
PRZEDMIOTU
Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy niezbędnej dla opanowanie przez studentów podstaw z
zakresu baz danych oraz hurtowni danych, a takŜe przygotowanie do projektowania baz i hurtowni
danych. Prezentacja metod eksploracji danych.
Wiedza: : Student zdobywa wiedzę niezbędną do projektowania i zarządzania bazami i
hurtowniami danych.
EFEKTY
KSZTAŁCENIA
1
2
II
16w 16lab
6
III
3
IV
V
VI
Kompetencje: Po zakończeniu nauki w ramach przedmiotu „Bazy i hurtownie danych” student
powinien wykazać się:
• wiedzą na temat róŜnic między systemami OLTP i OLAP
• umiejętnością projektowania baz i hurtowni danych,
• znajomością języka SQL
• znajomością zagadnień związanych z zasilaniem hurtowni,
• umiejętnością projektowania wielowymiarowych struktur danych,
• zdolnością posługiwania się językiem MDX (MultiDimensional eXpressions),
• umiejętnością doboru metody eksploracji danych do konkretnych potrzeb.
Postawy: Celem przedmiotu jest kształtowanie twórczej postawy. W trakcie ćwiczeń laboratoryjnych
punktowana jest aktywność i zaangaŜowanie w realizację postawionych zadań. Niektóre
zadania realizowane są w dwu-, trzyosobowych grupach, co sprzyja doskonaleniu
postawy (umiejętności) współpracy.
WARUNKI
WSTĘPNE
TREŚĆ
PRZEDMIOTU
Wprowadzenie do zagadnień związanych z bazami danych
Ogólna charakterystyka baz danych. Język SQL. Definiowanie tabel. Wprowadzanie i aktualizacja
danych w tabelach. Formułowanie zadań wyszukiwania danych. Pytania zagnieŜdŜone. Funkcje
agregujące. Grupowanie danych. Pytania skorelowane. Perspektywy. Ochrona integralności danych
– więzy referencyjne.
Wprowadzenie do zagadnień związanych z hurtowniami danych
Wyjaśnienie róŜnicy między systemami transakcyjnymi (OLTP) i analitycznymi (OLAP)
Wyjaśnienie pojęć: źródła danych, hurtownia centralna, składnice danych, magazyny danych
operacyjnych, ... Omówienie procesu ekstrakcji, czyszczenia, transformacji i ładowania danych.
Przedstawienie zagadnień związanych z eksploracją danych (data mining) rozumianą jako
pozyskiwanie nietrywialnych, ukrytych, poprzednio nieznanych a potencjalnie uŜytecznych informacji
lub reguł na podstawie duŜych kolekcji danych. Prezentacja obszarów stosowania eksploracji danych
– technika, medycyna, astronomia, ekonomia (np. analiza koszyka produktów, grupowanie
pokrewieństw...)
Omówienie wybranych metod eksploracji danych:
- Odkrywanie asocjacji
- Klasyfikacja
LITERATURA
OBOWIAZKOWA
LITERATURA
UZUPEŁNIAJĄCA
METODY
NAUCZANIA
- Wykrywanie wzorców sekwencji
- Grupowanie (klastrowanie)
Przedstawienie specyfiki zagadnień związanych z eksploracją tekstu i zasobów WWW.
.
•
J.D.Ullman, J. Widom: Podstawowy wykład z systemów baz danych. WNT, Warszawa 2000.
•
R. Coburn: SQL dla kaŜdego, Helion 2005
•
W. H. Inmon, R. D. Hackathorn:„Using a Data Warehouse”
•
D. Hand, H. Mannila, P. Smyth: „Eksploracja danych”, Wydaw. Naukowo-Techniczne,
Warszawa, 2005
•
Jakubowski A.: Podstawy SQL. Ćwiczenia praktyczne, Helion 2001.
•
V. Poe, P. Klauer, S. Brobst: „Tworzenie hurtowni danych”, WNT, 2000T. Morzy „Eksploracja
danych” http://wazniak.mimuw.edu.plT. Pankowski „Eksploracja danych”
www.staff.amu.edu.pl/~tpankow/data-mining.pdfD.T. Larose: „Odkrywanie wiedzy z danych,
Wprowadzenie do eksploracji danych”, PWN, Warszawa, 2006.
Prezentacje multimedialne. Ćwiczenia laboratoryjne z uŜyciem wybranych systemów zarządzania
bazami danych i systemów wspomagających hurtownie danych. W ramach ćwiczeń: tworzenie bazy
danych, wprowadzanie i modyfikacja danych oraz wyszukiwanie danych (z wykorzystaniem języka
SQL), budowa własnej hurtowni, zasilanie hurtowni, tworzenie kostki danych, wyszukiwanie danych z
uŜyciem języka MDX, badanie, (porównywanie wyników) wybranych metod eksploracji danych –
tworzenie drzewa decyzyjnego, definiowanie klastrów, odkrywanie asocjacji.
Prezentacje multimedialne
POMOCE
NAUKOWE
PRZYKŁADOWE
TEMATY
PROJEKTÓW
SPOSÓB I
Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych oraz egzamin pisemny w postaci testu wielokrotnego wyboru.
WARUNKI
ZALICZENIA
PRZEDMIOTU
PRZYKŁADOWE
O systemach OLAP (ang. On-Line Analytical Processing) moŜemy powiedzieć, Ŝe:
ZAGADNIENIA (ew.
a. dopuszczalne są operacje dodawania, usuwania, modyfikacji danych
pytania)
b. słuŜą do przetwarzania danych w celu wspomagania decyzji strategicznych i decyzji
EGZAMINU/
związanych z zarządzaniem
ZALICZENIA
c. przechowywane dane są znormalizowane
* Proszę zacieniować odpowiedni rok i semestr