Hurtownie danych i narzędzia OLAP

Krakowska Akademia
im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego
Karta przedmiotu
obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2015/2016
WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej
Kierunek studiów: Informatyka i ekonometria (inż)
Profil: Ogólnoakademicki
Forma studiów: Niestacjonarne
Kod kierunku: IiE
Stopień studiów: I
Specjalności:
1
2
Informatyka stosowana (inż)
Przedmiot
Nazwa przedmiotu
Hurtownie danych i narzędzia OLAP
Kod przedmiotu
WZIKS IiEA1N C2 15/16
Kategoria przedmiotu
przedmioty specjalnościowe
Liczba punktów ECTS
3
Język wykładowy
polski
Forma zajęć, liczba godzin w planie studiów
Semestr
6
W
12
C
0
K
0
S
0
L
8
I
0
Ew
3
Ec
2
Legenda: W — WykładC — Ćwiczenia/językiK — KonwersatoriumS — SeminariumL — Laboratorium, Warsztat I — InneEw — E-Learning W Ramach
WykładuEc — E-Learning W Ramach Ćwiczeń
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego
3
Cele przedmiotu
Cel 1 Zapoznanie studentów z problematyką hurtowni danych, narzędzi analitycznych OLAP oraz wybranymi zagadnieniami eksploracji danych.
4
Wymagania wstępne
1 zaliczenia baz danych
5
Modułowe efekty kształcenia
MW1 Student ma podstawową wiedzą na temat tworzenia, wykorzystywania i programowania hurtowni danych
w gospodarce
MU2 Umie stworzyć procedury efektywnego pozyskiwania danych z hurtowni danych.
MU3 Potrafi opracować dokumentację dotyczącą realizowanego zdania i opracować tekst zawierający omówienie
wyników realizacji tego zadania
MK4 Jest świadomy potrzeby uzupełniania i doskonalenia nabytej wiedzy o hurtowniach danych i umiejętności
tworzenia narzędzi OLAP oraz potrafi wybrać certyfikowane szkolenia dotyczące analiz statystycznych i eksploracji danych
6
Treści programowe
Lp
W1
W2
W3
W4
W5
Lp
Ew1
Lp
L1
L2
L3
Wykład
Tematyka zajęć
Opis szczegółowy bloków tematycznych
Pojęcie hurtowni danych, przegląd oprogramowania, analizy przypadków.
Modele logiczne hurtowni danych i źródła danych dla hurtowni.
Procesy ETL.
Wielowymiarowa analiza danych: kostki danych, operacje na kostkach,
narzędzia OPAL
Wybrane metody eksploracji danych: klasyfikacja, klasteryzacja,
reguły asocjacyjne.
Razem
E-Learning W Ramach Wykładu
Tematyka zajęć
Opis szczegółowy bloków tematycznych
Wizualizacja danych numerycznych: analizy przypadków.
Razem
Laboratorium, Warsztat
Tematyka zajęć
Opis szczegółowy bloków tematycznych
SQL jako język programowania: skrypty, procedury.
Analiza przypadku: hurtownia danych Bank na serwerze MySQL.
Projektowanie, tworzenie i testowanie narzędzi OLAP w postaci
skryptów języka SQL.
Razem
Strona 2/4
Liczba godzin
2
2
2
2
4
12
Liczba godzin
3
3
Liczba godzin
3
3
2
8
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego
Lp
Ec1
E-Learning W Ramach Ćwiczeń
Tematyka zajęć
Opis szczegółowy bloków tematycznych
Wizualizacja danych numerycznych: zadania.
Razem
7
Metody dydaktyczne
M2.
M6.
M7.
M16.
M9.
MI1.
Ćwiczenia laboratoryjne
E-learning
Konsultacje
Wykłady
Praca z podręcznikiem
Zadania domowe
8
Obciążenie pracą studenta
Liczba godzin
2
2
Średnia liczba
godzin na
zrealizowanie
aktywności
Forma aktywności
Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim, w tym:
Godziny wynikające z planu studiów
25
Konsultacje przedmiotowe
4
Egzaminy i zaliczenia w sesji
2
Godziny bez udziału nauczyciela akademickiego wynikające z nakładu pracy studenta, w tym:
Przygotowanie się do zajęć, w tym studiowanie zalecanej literatury
15
Opracowanie wyników
14
Przygotowanie raportu, projektu, prezentacji, dyskusji
0
Pisanie skryptów
15
Sumaryczna liczba godzin dla przedmiotu wynikająca z
75
całego nakładu pracy studenta
3
Sumaryczna liczba punktów ECTS dla przedmiotu
9
Metody oceny
Ocena podsumowująca
P1. Egzamin pisemny
I1. Zadania domowe - skrypty języka SQL i wizualizacje danych numerycznych
Warunki zaliczenia przedmiotu
1 Wykonanie zadań domowych i zdanie egzaminu
Kryteria oceny
Na ocenę 3
Zaliczenie końcowe powyżej 60% i zadania domowe
Strona 3/4
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego
Na
Na
Na
Na
10
ocenę
ocenę
ocenę
ocenę
3.5
4
4.5
5
końcowe
końcowe
końcowe
końcowe
powyżej
powyżej
powyżej
powyżej
65%
70%
80%
90%
i
i
i
i
zadania
zadania
zadania
zadania
domowe
domowe
domowe
domowe
Macierz realizacji przedmiotu
Modułowe
efekty
kształcenia dla
przedmiotu
MW1
Odniesienie do
efektów
kierunkowych
Treści programowe
K_W01, K_W12
W1, W2, W3, W4,
W5, Ew1
MU2
K_U02, K_U03,
K_U06
K_U02, K_U04,
K_U05, K_U07
MK1
K_K01
MU1
11
Zaliczenie
Zaliczenie
Zaliczenie
Zaliczenie
W4, L1, L2, L3
W4, Ew1, L1, L2, L3,
Ec1
W1, W2, W3, W4,
W5, Ew1, L1, L2, L3,
Ec1
Metody
dydaktyczne
Sposoby oceny
M16, M9
P1
M2, M6, M7,
M16, M9
M2, M6, M7,
M16, M9
M2, M6, M16,
M9
I1
I1
P1, I1
Wykaz literatury
Literatura podstawowa:
[1] J. Surma — Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji buznesowych.,, Warszawa, 2009, PWN
[[rozdziały 1-4]]
[2] M. Jarke — Hurtownie danych: podstawy organizacji i funkcjonowania.,, Warszawa, 2003, WSiP
Literatura uzupełniająca:
[1] J. Celko — SQL. Zaawansowane techniki programowania.,, Warszawa, 2008, PWN
12
Informacje o nauczycielach akademickich
Oboba odpowiedzialna za kartę
dr inż. Renata Uryga (kontakt: [email protected])
Oboby prowadzące przedmiot
dr inż. Renata Uryga (kontakt: [email protected])
Strona 4/4