Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Analiza hurtowni danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-MS1-AnHurtDan
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0613) Tworzenie i analiza oprogramowania i aplikacji Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analiza hurtowni danych
Jednostka: Wydział Matematyki i Informatyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

* Znajomość realcyjnych baz danych,

* posługiwanie się językiem SQL

* znajomość języka Python lub R

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot obowiązkowy

Całkowity nakład pracy studenta:

Uczestnictwo w zajęciach: 30h

Rozwiązywanie zadań pod nadzorem nauczyciela: 20h

Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta: 25h

Czas wymagany do przygotowania się do uczestnictwa w procesie oceniania: 10h

Razem: 85h (3p. ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza:

W1. Ma wiedzę w zakresie teorii, budowy i działania hurtowni danych, przetwarzania OLAP oraz eksploracji danych - K_W05

W2. Zna podstawowe metody obliczeniowe stosowane do rozwiązywania typowych problemów analitycznych z wykorzystaniem systemów hurtowni danych - K_W05, K_W06

W3. Zna zasady projektowania hurtowni danych oraz procesu zasilania hurtowni danych - K_W05

W4. Zna na poziomie podstawowym przynajmniej jedno narzędzie do tworzenia i analizy hurtowni danych - K_W05

W5. Ma podstawową wiedzę na temat języka MDX - K_W05



Efekty uczenia się - umiejętności:

U1. Umie zaprojektować prostą hurtownię danych z wykorzystaniem modelu gwiazdy i płatka śniegu, potrafi zaprojektować proces jej zasilania, - K_U01

U2. Potrafi korzystać z wybranego systemu hurtowni danych w zakresie tworzenia hurtowni, jej zasilania oraz przetwarzania zgromadzonych danych, - K_U03

U3. Potrafi zaprojektować raport analityczny w oparciu o dane zgromadzone w hurtowni danych. - K_U01, K_U03

U4. Potrafi przeprowadzić prostą eksplorację danych z wykorzystaniem analitycznego narzędzia informatycznego. - K_U01, K_U03

U5. Potrafi formułować zapytania analityczne w języku MDX - K_U01, K_U03, K_U18


Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

1. Myśli twórczo w celu udoskonalenia istniejących bądź stworzenia nowych rozwiązań. - K_K01

2. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia - K_K04

3. Potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze, także w językach obcych; umie zintegrować zdobytą wiedzę i umiejętności; - K_K04

4. rozumie znaczenie matematyki i informatyki w różnych sferach życia i gospodarki - K_K05


Metody dydaktyczne:

Metoda podawcza, studium przypadku, metoda laboratoryjna

Metody dydaktyczne podające:

- wykład konwersatoryjny
- wykład problemowy

Metody dydaktyczne poszukujące:

- laboratoryjna
- projektu
- studium przypadku

Metody dydaktyczne w kształceniu online:

- metody odnoszące się do autentycznych lub fikcyjnych sytuacji

Skrócony opis:

Celem przedmiotu jest przedstawienie podstaw teoretycznych z dziedziny hurtowni danych oraz umożliwienie praktyki w zakresie przetwarzania danych z wykorzystaniem hurtowni danych, w tym przetwarzania analitycznego oraz eksploracji danych.

Pełny opis:

W ramach przedmiotu omówione zostaną następujące tematy:

- Wprowadzenie do hurtowni danych, cechy, zastosowanie w różnych rodzajach analiz (KDD, BI, DM, DS)

- Wielowarstwowe modele danych (kostki OLAP, modele gwiazd, płatków śniegu, konstelacji)

- Problematyka projektowania hurtowni i materializowania agregacji

- Wykorzystanie wolnego oprogramowania do budowy hurtowni danych i raportowania

- Hurtownie danych z wykorzystaniem narzędzi firmy Microsoft

Literatura:

[1] A. Chodkowska-Gyurics, "Hurtownie danych. Teoria i praktyka", Warszawa, PWN 2014

[2] M. Russo, "Kompletny przewodnik po DAX : analiza biznesowa przy użyciu Microsoft Excel, SQL Server analysis services i Power BI", Warszawa, APN Promise, 2016

[3] M. Wrzesień, "Hurtownie danych w Microsoft SQL Server", Rzeszów, Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania, 2014

[4] R. Rad, "Microsoft SQL Server 2012 integration services : an expert cookbook", Birmingham, Packt Pub., 2012

[5] J. Krishnaswamy, "Learning SQL Server 2008 Reporting Services", Birmingham, Packt Pub., 2009

[6] S. Harinath, "Professional Microsoft SQL Server Analysis Services 2008 with MDX", Indianapolis, Wrox Press/Wiley Pub., ©2009.

[7] A. Pelikant, "Hurtownie danych : od przetwarzania analitycznego do raportowania", Gliwice, Helion, 2011

Metody i kryteria oceniania:

Zaliczenie na podstawie wykonanego projektu i jego prezentacji.

Praktyki zawodowe:

Nie dotyczy

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin, 50 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Wiśniewski
Prowadzący grup: Piotr Wiśniewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Egzamin
Wykład - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)

Okres: 2022-10-01 - 2023-02-19
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin, 50 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Mateusz Topolewski
Prowadzący grup: Mateusz Topolewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-19
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Wykład, 30 godzin, 50 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Mateusz Topolewski
Prowadzący grup: Mateusz Topolewski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)