Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

Sylabus przedmiotu Hurtownie danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Hurtownie danych
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Bożena Śmiałkowska <Bozena.Smialkowska@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Jarosław Becker <Jaroslaw.Becker@zut.edu.pl>, Mateusz Piwowarski <Mateusz.Piwowarski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 7

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 0,90,40egzamin
projektyP6 15 1,10,30zaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Bazy danych – wykład podstawowy dla kierunku

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni dla przykładowej standardowej firmy produkcyjnej.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Omówienie zasad zaliczenia laboratorium1
T-L-2Projektowanie przykładowej hurtowni danych - analiza potencjalnych źródeł zasilania i ustalenie modelu globalnego hurtowni. Sprawozdanie z laboratorium.4
T-L-3Sprawozwadnie z poprzedniego laboratorium. Projektowanie architektury hurtowni i metod przenoszenia danych do modelu danych w hurtowni.4
T-L-4Sprawozwadnie z poprzedniego laboratorium. Projektowanie metod przetwarzania analitycznego w przykładowej hurtowni.2
T-L-5Sprawozdanie z poprzedniego laboratorium. Analiza jakości danych. Dobór narzędzi wspomagających ocenę bieżącą jakości danych w hurtowni.2
T-L-6Sprawozdanie z poprzedniego laboratorium. Ocena modelu hurtowni z punktu widzenia strategii firmy.2
15
projekty
T-P-1Omówienie realizacji i zasad przygotowania sprawozdań Realizacja projektu struktury ligicznej przykładowej hurtowni danych1
T-P-2Realizacja projektu struktury logicznej danych przykładowej hurtowni danych4
T-P-3Sprawozdanie z poprzednich zajęć projektowych. Projekt funkcji tarnsformacji i czyszcenia danych przykładowej hurtowni danych4
T-P-4Sprawozdanie z poprzedniego ćwiczenia Dobór mechanizmów jakościowych w hurtowni danych4
T-P-5Sprawozdanie z poprzedniego ćwiczenia. Projekt mechanizmów analizy danych2
15
wykłady
T-W-1Architektury hurtowni danych – przegląd i analiza struktur. OLAP a OLTP, ROLAP, MOLAP i HOLAP.2
T-W-2Metody przenoszenia danych do hurtowni danych i narzędzia ETL. Zasady agregacji danych w hurtowni. Przykłady.4
T-W-3Komercyjne systemy hurtowni danych – przegląd możliwości.2
T-W-4Jakość danych w hurtowni.2
T-W-5Metody projektowania hurtowni danych. Metody doboru chrononu czasu kolejnych zasileń hurtowni danych.3
T-W-6Zaliczenie wykładu - kolokwium - projekt hurtowni dla przykładowej firmy2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w laboratoriach15
A-L-2Konsultacje do laboratoriów2
A-L-3Przygotowanie sprawozdania do laboratorium i praca własna studenta14
31
projekty
A-P-1Udział w projekcie15
A-P-2przygotowanie wybranych aspektów projektu hurtowni danych18
33
wykłady
A-W-1Udział w wykładzie15
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu8
A-W-4Udział w egzaminie z wykładu2
27

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją
M-2Laboratorium: metoda problemowa z dyskusją
M-3dyskusja, analiza, studium i analiza przypadku

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca - kolokwium pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; Ocena z przedmiotu = 0,4 * ocena z wykładu + 0,3 * ocena z laboratorium + 0,3* ocena z projektów
S-2Ocena formująca: Laboratorium : Ogólna ocena formująca oraz ocena sprawozdań, aktywności i obecności
S-3Ocena formująca: Projekty: Ogólna ocena formująca oraz ocena projektu, aktywności i obecności

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O7/02_W01
Znajomość podstawowych architektut hurtowni danych
I_1A_W08, I_1A_W16, I_1A_W17C-1T-W-1M-1S-1
I_1A_O7/02_W02
zna podstawowe metody przetwarzania analitycznego
I_1A_W16, I_1A_W17, I_1A_W05C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-5M-2, M-1, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O7/02_U01
Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych.
I_1A_U11C-1T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2M-2, M-1, M-3S-1
I_1A_O7/02_U02
Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni danych.
I_1A_U11C-1T-W-5M-3S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O7/02_W01
Znajomość podstawowych architektut hurtowni danych
2,0nie zna architektury scentralizowanej hurtowni danych
3,0zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych
3,5zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych oraz architekturę wirtualnej hurtowni danych
4,0zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych
4,5zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych a także umie ocenić wady i zalety tych architektur
5,0zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych, umie ocenić wady i zalety tych architektur oraz dobrać właściwą arcitekturę i uzasadnić ten wybór dla zadanego studium przypadku
I_1A_O7/02_W02
zna podstawowe metody przetwarzania analitycznego
2,0nie zna metod analitycznego przetwarzania
3,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni
3,5umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania
4,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP
4,5umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie podać przykładową metodę przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni
5,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni, potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie dobrać i ocenić wybór metody przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O7/02_U01
Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych.
2,0nie umie definiować zadań w języku zapytań do hurtowni danych
3,0umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) w języku zapytań do hurtowni danych
3,5umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych
4,0umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych a także umie opracować zadanie przenoszenia danych do przykładowej hurtowni danych
4,5umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych a także umie opracować zadanie przenoszenia danych do przykładowej hurtowni danych
5,0umie definiować złożone zadania w języku zapytań do przykładowej hurtowni danych
I_1A_O7/02_U02
Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni danych.
2,0nie potrafi zaprojektowac modelu nawet dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,0potrafi zaprojektowac modelu danych dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,5potrafi zaprojektowac model danych dla typowej (np. dostawa - sprzedaz - dystrybucja w regionach) tematycznej hurtowni danych
4,0potrafi zaprojektowac model danych w formie "gwiazdy" i "płatka sniegu " dla typowej tematycznej hurtowni danych oraz potrafi ocenic, który z tych modeli bedzie efektywniejszy w zastosowaniach
4,5potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych
5,0potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych, potrafi ocenic przyrost danych w zaprojektowanej hurtowni danych a takze dobrac narzedzia do implementacji tego modelu

Literatura podstawowa

  1. Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych, WNT, Warszawa, 1999
  2. Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P., Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania., Wydawnictwo szkolne i pedagogiczne, Warszawa, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Omówienie zasad zaliczenia laboratorium1
T-L-2Projektowanie przykładowej hurtowni danych - analiza potencjalnych źródeł zasilania i ustalenie modelu globalnego hurtowni. Sprawozdanie z laboratorium.4
T-L-3Sprawozwadnie z poprzedniego laboratorium. Projektowanie architektury hurtowni i metod przenoszenia danych do modelu danych w hurtowni.4
T-L-4Sprawozwadnie z poprzedniego laboratorium. Projektowanie metod przetwarzania analitycznego w przykładowej hurtowni.2
T-L-5Sprawozdanie z poprzedniego laboratorium. Analiza jakości danych. Dobór narzędzi wspomagających ocenę bieżącą jakości danych w hurtowni.2
T-L-6Sprawozdanie z poprzedniego laboratorium. Ocena modelu hurtowni z punktu widzenia strategii firmy.2
15

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Omówienie realizacji i zasad przygotowania sprawozdań Realizacja projektu struktury ligicznej przykładowej hurtowni danych1
T-P-2Realizacja projektu struktury logicznej danych przykładowej hurtowni danych4
T-P-3Sprawozdanie z poprzednich zajęć projektowych. Projekt funkcji tarnsformacji i czyszcenia danych przykładowej hurtowni danych4
T-P-4Sprawozdanie z poprzedniego ćwiczenia Dobór mechanizmów jakościowych w hurtowni danych4
T-P-5Sprawozdanie z poprzedniego ćwiczenia. Projekt mechanizmów analizy danych2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Architektury hurtowni danych – przegląd i analiza struktur. OLAP a OLTP, ROLAP, MOLAP i HOLAP.2
T-W-2Metody przenoszenia danych do hurtowni danych i narzędzia ETL. Zasady agregacji danych w hurtowni. Przykłady.4
T-W-3Komercyjne systemy hurtowni danych – przegląd możliwości.2
T-W-4Jakość danych w hurtowni.2
T-W-5Metody projektowania hurtowni danych. Metody doboru chrononu czasu kolejnych zasileń hurtowni danych.3
T-W-6Zaliczenie wykładu - kolokwium - projekt hurtowni dla przykładowej firmy2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w laboratoriach15
A-L-2Konsultacje do laboratoriów2
A-L-3Przygotowanie sprawozdania do laboratorium i praca własna studenta14
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Udział w projekcie15
A-P-2przygotowanie wybranych aspektów projektu hurtowni danych18
33
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładzie15
A-W-2Konsultacje do wykładu2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu8
A-W-4Udział w egzaminie z wykładu2
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O7/02_W01Znajomość podstawowych architektut hurtowni danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W08ma wiedzę w zakresie budowy i zasad funkcjonowania systemów baz danych
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
I_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
Cel przedmiotuC-1Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni dla przykładowej standardowej firmy produkcyjnej.
Treści programoweT-W-1Architektury hurtowni danych – przegląd i analiza struktur. OLAP a OLTP, ROLAP, MOLAP i HOLAP.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca - kolokwium pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; Ocena z przedmiotu = 0,4 * ocena z wykładu + 0,3 * ocena z laboratorium + 0,3* ocena z projektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie zna architektury scentralizowanej hurtowni danych
3,0zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych
3,5zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych oraz architekturę wirtualnej hurtowni danych
4,0zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych
4,5zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych a także umie ocenić wady i zalety tych architektur
5,0zna architekturę wielowarstwową i scentralizowaną hurtowni danych, zna architekturę wirtualnej oraz wielowersyjnej hurtowni danych, umie ocenić wady i zalety tych architektur oraz dobrać właściwą arcitekturę i uzasadnić ten wybór dla zadanego studium przypadku
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O7/02_W02zna podstawowe metody przetwarzania analitycznego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
I_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
I_1A_W05ma wiedzę w zakresie algorytmizacji i zasad tworzenia struktur danych
Cel przedmiotuC-1Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni dla przykładowej standardowej firmy produkcyjnej.
Treści programoweT-W-3Komercyjne systemy hurtowni danych – przegląd możliwości.
T-W-1Architektury hurtowni danych – przegląd i analiza struktur. OLAP a OLTP, ROLAP, MOLAP i HOLAP.
T-W-2Metody przenoszenia danych do hurtowni danych i narzędzia ETL. Zasady agregacji danych w hurtowni. Przykłady.
T-W-5Metody projektowania hurtowni danych. Metody doboru chrononu czasu kolejnych zasileń hurtowni danych.
Metody nauczaniaM-2Laboratorium: metoda problemowa z dyskusją
M-1Wykład informacyjny z prezentacją
M-3dyskusja, analiza, studium i analiza przypadku
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca - kolokwium pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; Ocena z przedmiotu = 0,4 * ocena z wykładu + 0,3 * ocena z laboratorium + 0,3* ocena z projektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie zna metod analitycznego przetwarzania
3,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni
3,5umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania
4,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP
4,5umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni oraz potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie podać przykładową metodę przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni
5,0umie wymienić podstawowe metody analitycznego przetwarzania danych w hurtowni, potrafi podać przykłady takiego przetwarzania, rozróżnia metody ROLAP, HOLAP i OLAP, umie dobrać i ocenić wybór metody przetwarzania dla zadanego modelu logicznego danych w hurtowni
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O7/02_U01Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U11ma umiejętność projektowania i tworzenia systemów relacyjnych baz danych
Cel przedmiotuC-1Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni dla przykładowej standardowej firmy produkcyjnej.
Treści programoweT-W-3Komercyjne systemy hurtowni danych – przegląd możliwości.
T-W-4Jakość danych w hurtowni.
T-W-1Architektury hurtowni danych – przegląd i analiza struktur. OLAP a OLTP, ROLAP, MOLAP i HOLAP.
T-W-2Metody przenoszenia danych do hurtowni danych i narzędzia ETL. Zasady agregacji danych w hurtowni. Przykłady.
Metody nauczaniaM-2Laboratorium: metoda problemowa z dyskusją
M-1Wykład informacyjny z prezentacją
M-3dyskusja, analiza, studium i analiza przypadku
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca - kolokwium pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; Ocena z przedmiotu = 0,4 * ocena z wykładu + 0,3 * ocena z laboratorium + 0,3* ocena z projektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie umie definiować zadań w języku zapytań do hurtowni danych
3,0umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) w języku zapytań do hurtowni danych
3,5umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych
4,0umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych a także umie opracować zadanie przenoszenia danych do przykładowej hurtowni danych
4,5umie definiować podstawowe zadania (wyszukiwanie tematyczne) z operacją obracania i zoomowania w języku zapytań do hurtowni danych a także umie opracować zadanie przenoszenia danych do przykładowej hurtowni danych
5,0umie definiować złożone zadania w języku zapytań do przykładowej hurtowni danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O7/02_U02Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U11ma umiejętność projektowania i tworzenia systemów relacyjnych baz danych
Cel przedmiotuC-1Umiejętność definiowania zadań w systemie hurtowni danych. Umiejętność projektowania i implementacji mini hurtowni dla przykładowej standardowej firmy produkcyjnej.
Treści programoweT-W-5Metody projektowania hurtowni danych. Metody doboru chrononu czasu kolejnych zasileń hurtowni danych.
Metody nauczaniaM-3dyskusja, analiza, studium i analiza przypadku
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Wykład: ocena podsumowująca - kolokwium pisemne z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 5 pytań; Ocena z przedmiotu = 0,4 * ocena z wykładu + 0,3 * ocena z laboratorium + 0,3* ocena z projektów
S-3Ocena formująca: Projekty: Ogólna ocena formująca oraz ocena projektu, aktywności i obecności
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi zaprojektowac modelu nawet dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,0potrafi zaprojektowac modelu danych dla małej (w sensie liczby wymiarów) tematycznej hurtowni danych
3,5potrafi zaprojektowac model danych dla typowej (np. dostawa - sprzedaz - dystrybucja w regionach) tematycznej hurtowni danych
4,0potrafi zaprojektowac model danych w formie "gwiazdy" i "płatka sniegu " dla typowej tematycznej hurtowni danych oraz potrafi ocenic, który z tych modeli bedzie efektywniejszy w zastosowaniach
4,5potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych
5,0potrafi dobrac i zaprojektowac efektywny modelu danych dla złozonej hurtowni danych, potrafi ocenic przyrost danych w zaprojektowanej hurtowni danych a takze dobrac narzedzia do implementacji tego modelu