| Literatura: |
Podstawowa:
1. Elmasri Ramez, Navathe Shamkant B., Wprowadzenie do systemów baz danych. Wyd. HELION, Gliwice 2019 r. (ebook, *.pdf);
2. Tanimura Cathy, Analiza danych z wykorzystaniem SQL-a. Zaawansowane techniki przekształcania danych we wnioski. (O’REILLY 2021), przekład Walczak Tomasz, Wyd. HELION, Gliwice 2022 r.;
3. Teate Renee M.P., SQL dla analityków danych. Tworzenie zbiorów danych dla początkujących. (WILEY 2021), przekład Kamiński Filip, Wyd. HELION, Gliwice 2023 r.
Uzupełniająca:
1. Czapla Krystyna, Bazy danych. Podstawy projektowania i języka SQL. Wyd. HELION, Gliwice 2015 r. (*.pdf);
2. Damji Jules S.(i inni). Spark. Błyskawiczna analiza danych. ((O’REILLY 2020), przekład Górczyński Robert, Wyd. HELION, Gliwice 2023 r.;
3. Kopczewska Katarzyna, Przestrzenne metody ilościowe w R: Statystyka, Ekonometria, Uczenie maszynowe, Analiza danych. Wyd. CeDeWu, Warszawa 2020.
|
| Efekty uczenia się: |
WIEDZA - Student zna i rozumie:
- teoretyczne i praktyczne zagadnienia dotyczące zastosowania inżynierii oprogramowania oraz podstaw baz danych w procesie projektowania i implementacji bazy danych (K_W05);
- różnice pomiędzy danymi a informacjami oraz techniki dotyczące ich przetwarzania z zastosowaniem baz danych (K_W06);
- organizację danych i zarzadzanie danymi oraz obowiązujące normy techniczne w zakresie informatyki (K_W08);
- akty prawne regulujące kwestie etyczne związane z gromadzeniem, przetwarzaniem i udostępnianiem informacji gromadzonej w bazach danych (K_W12).
UMIEJĘTNOŚCI - Student potrafi:
- identyfikować, dokonywać oceny użyteczności materiałów, metod i narzędzi stosowanych w cyklu życia bazy danych (K_U17);
- proponować rozwiązania i podejmować działania w zakresie
zaprojektowania i zaimplementowania schematu bazy danych (K_U24).
KOMPETENCJE SPOŁECZNE - Student jest gotów do:
- oceny inherentnych cech gromadzonych i przetwarzanych danych oraz ma świadomość i potrafi ocenić zagrożenia dla społeczeństwa i jednostki wynikające z pozyskiwania i przetwarzania danych (K_K01).
|
| Metody i kryteria oceniania: |
WERYFIKACJA EFEKTÓW UCZENIA SIĘ:
WIEDZA - ustny test wiedzy w formie quizu
UMIEJĘTNOŚCI - aktywność na zajęciach, dyskusja
KOMPETENCJE - dyskusja, aktywność na zajęciach, wykonywanie powierzonych zadań, współpraca zespołowa
Zaliczenie wykładu: OCENA = w1 x 0,2 + w2 x 0,8
w1 – aktywny udział podczas wykładu
w2 – średnia z testu sprawdzającego wiedzę (2 x quiz wiedzy grupowy)
EGZAMIN - test sprawdzający wiedzę w formie quizu indywidualnego (15 pytań). Do egzaminu może przystąpić student po zaliczeniu ćwiczeń praktycznych.
Skala ocen:
Poniżej 55.00 % - ocena 2
55.00 % i więcej - ocena 3
60.00 % i więcej - ocena 3,5
70.00 % i więcej - ocena 4
80.00 % i więcej - ocena 4,5
90.00 % i więcej - ocena 5
ocena z przedmiotu ustalana na podstawie następującej skali:
4,75-5,0 - ocena (5)
4,5-4,74 - ocena (4,5)
4,0-4,49 - ocena (4)
3,5-3,99 - ocena (3,5)
3,0-3,49 - ocena (3)
0-2,99 - ocena (2)
|
| Zakres tematów: |
1. Podstawowe pojęcia
- Bazy danych i systemy informacyjne
- Warstwa zarządzania danymi
2. Modele danych
- relacyjny, klasyczny, obiektowy, dedukcyjny, postrelacyjny
3. Systemy zarządzania bazą danych
- Język SQL,
- zestaw narzędzi do opracowania aplikacji
- zestaw narzędzi do administrowania bazą danych
4. Standardowe i komercyjne systemy zarządzania bazą danych (DBMS)
- Postrelacyjne DBMS
- Model obiektowy
- Microsoft Access
- DBMS ORACLE
5. Diagramy związków encji
- definicja encji, zbiór encji
- model związków encji
- atrybuty zbioru encji oraz związki pomiędzy zbiorami encji
6. Planowanie systemów baz danych i administrowanie nimi
- strategiczne planowanie danych
- administrowanie danymi
- administrowanie bazą danych
7. Zastosowanie baz danych
- hurtownie danych
- przetwarzanie analityczne online
- eksploracja danych
- aplikacje internetowe baz danych
Struktura fizyczna i logiczna baz danych na ćwiczeniach.
|
