Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Zarządzanie informacją 2:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Zarządzanie informacją 2
Specjalność Inżynieria oprogramowania
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Bartłomiej Małachowski <Bartlomiej.Malachowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Buczyński <Piotr.Buczynski@zut.edu.pl>, Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl>, Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>, Magdalena Krakowiak <Magdalena.Krakowiak@zut.edu.pl>, Bartłomiej Małachowski <Bartlomiej.Malachowski@zut.edu.pl>, Krzysztof Michalak <Krzysztof.Michalak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW6 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Zarządzanie informacją 1

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1PHP Data Objects - łączenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów.2
T-L-2Java Database Connectivity (JDBC) Objects - łaczenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów.2
T-L-3Java Persistence API - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.4
T-L-4Doctrine DBAL - łaczenie i zadawanie zapytań, zarządzanie schematem danych.2
T-L-5Doctrine ORM - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.2
T-L-6Interfejs programistyczny MongoDB dla jezyka PHP - łączenie z bazą, pobieranie i zapis danych.2
T-L-7Przygotowanie danych na potrzeby migracji do bazy danych Cassandra.2
T-L-8Projektowanie struktur danych w bazie Cassandra: klucze podziału i atrybuty grupujące.2
T-L-9Cassandra Query Language: filtrowanie, zakładanie indeksów.2
T-L-10Cassandra Query Language: typy złożone - zbiory, listy, mapy.2
T-L-11Interfejs programistyczny Cassandry dla języka Python. Poziomy spójności w Cassandrze.2
T-L-12Metody reprezentacji i przetwarzania grafowych struktur danych z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek programistycznych (środowisko R lub Python).2
T-L-13Projektowanie i zarządzanie grafowymi bazami danych z wykorzystaniem platformy Neo4J, język Cypher.4
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do interfejsów programistycznych API do obsaługi relacyjnych baz danych na przykładzie języków PHP i Java oraz bazy MySQL2
T-W-2Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji w dostępie do relacyjnej bazy danych na przykłaldzie PDO dla języka PHP oraz JDBC dla języka Java4
T-W-3Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji bazy danych na przykładzie Doctrine DBAL dla języka PHP.2
T-W-4Techniki mapowania obiektowo-relacyjnego na przykładzie interfejsów programistycznych Java Persistence API oraz Doctrine ORM.4
T-W-5Wprowadzenie do nierelacyjnych baz danych: bazy klucz-wartość, bazy dokuemntowe, bazy kolumnowe, bazy grafowe; teorie CAP i BASE.2
T-W-6Interfejsy programistyczne dla dokumentowych baz danych na przykładzie MongoDB.2
T-W-7Rozproszona baza kolomnowea na przykładzie bazy Cassandra; Cassandra Query Language.4
T-W-8Architektura rozproszonych baz danych: replikowanie, partycjonowanie.2
T-W-9Hurtownie danych: modele danych – wymiary i fakty; ETL2
T-W-10Reprezentacja grafowa struktur danych, modele statystyczne, wielowarstwowe i temporalne struktur grafowych, zastosowania.2
T-W-11Grafowe bazy danych: wybrane platformy i systemy zarządzania grafowymi bazami danych, języki zapytań Cypher, zastosowania.2
T-W-12Przetwarzanie grafowych struktur danych, miary statystyczne, wyznaczanie charakterystyk grafowych struktur danych.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1udział w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajęć - praca własna studenta, konsultacje20
50
wykłady
A-W-1udział w wykładzie30
A-W-2przygotowanie do zaliczenia i konsultacje20
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacją
M-2Laboratorium - Metoda przypadków z dyskusją
M-3Metoda objaśniająco-poglądowa - wykład z prezentacjami i przykładami.
M-4Metoda problemowa z dyskusją - w ramach zajęć praktycznych realizacja zadań indywidualnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami weryfikującymi uzyskanie efektów
S-2Ocena formująca: Laboratorium : Ogólna ocena formująca oraz ocena sprawozdań, wejściówek i aktywnej obecności
S-3Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego.
S-4Ocena formująca: Laboratorium: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań
S-5Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie wykonanego zadania i obecności oraz aktywności na zajęciach.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_D02.06.1_W01
Student zna metody optymalizacji zapytań i rozumie wagę tej optymalizacji w zarządzaniu dostępem do zasobów w systemach baz danych
I_1A_W02, I_1A_W03C-1T-W-2, T-W-4, T-L-4, T-L-6, T-L-5M-3S-1
I_1A_D02.06.1_W02
Student posiada wiedzę o nierelacyjnych bazach danych (bazy grafowe, obiektowe, multimedialne, NoSQL< NewSQL hurtownie danych)
I_1A_W02, I_1A_W03C-1T-W-5, T-W-10, T-W-1, T-W-6, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-7M-3S-3
I_1A_D02.06.1_W03
Student ma poszerzoną wiedzę o zarządzaniu transakcjami w systemach z bazą danych
I_1A_W03C-1T-W-3, T-L-3M-3S-3
I_1A_D02.06.1_W04
Student ma wiedzę o metodach ochrony danych w szczególności o ochronie statystycznych baz danych
I_1A_W07, I_1A_W03C-1T-W-6, T-L-3M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_D02.06.1_U01
Student umie analizować wydajność systemu z bazą danych
I_1A_U02, I_1A_U04C-1T-W-4, T-L-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5M-2, M-4S-4, S-5
I_1A_D02.06.1_U02
Student potrafi budować aplikacje bazodanowe typu NoSQL oraz odwołujące się do obiektów
I_1A_U03, I_1A_U09C-1T-W-5, T-W-10, T-W-9, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-7M-2, M-4S-4, S-5

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D02.06.1_W01
Student zna metody optymalizacji zapytań i rozumie wagę tej optymalizacji w zarządzaniu dostępem do zasobów w systemach baz danych
2,0nie ma wiedzy na poziomie oceny 3,0.
3,0student potrafi wymienić podstawowe metody optymalizacji zapytań w relacyjnej bazie danych i wie po co są stosowane takie metody
3,5student posiada wiedzę na poziomie dostatecznym i potrafi wymienić metody indeksowania relacyjnych baz danych
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i dodatkowo potrafi opisać zasady optymalizacji zapytań przez przestawianie oraz określić rodzaj tej optymalizacji zapytań
4,5ma wiedzę na poziomie 4,0 i potrafi omówić metodę kosztową optymalizacji zapytań
5,0student ma wiedzę na poziomie 4,5, zna metodę opartą na cache oraz dodatkowo potrafi wskazać i uzasadnić wybór metody optymalizacji zapytań w zadanej przykładowo bazie danych
I_1A_D02.06.1_W02
Student posiada wiedzę o nierelacyjnych bazach danych (bazy grafowe, obiektowe, multimedialne, NoSQL< NewSQL hurtownie danych)
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0.
3,0student potrafi wymienić nierelacyjne bazy danych i podać przykład zastosowania takich baz
3,5student ma wiedzę na poziomie 3,0 i dodatkowo potrafi wskazać różnice między bazą obiektową a relacyjną
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i dodatkowo potrafi wskazać różnicę miedzy realcyjnymi a multimedialnymi bazami danych
4,5student ma wiedzę na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi wskazać zadania i funkcje hurtowni danych
5,0student posiada wiedzę na poziomie 4,5 i dodatkowo zna zastosowania baz NewSQL i NoSQL. Potrafi wymienić przykładowe zastosowania w tych grupach baz.
I_1A_D02.06.1_W03
Student ma poszerzoną wiedzę o zarządzaniu transakcjami w systemach z bazą danych
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0
3,0student potrafi zinterpretować symbol ACID
3,5student ma wiedzę na poziomie 3,0 i dodatkowo umie wyjaśnić zasady dwufazowego blokowania oraz potrafi określić inne metody blokowania transakcji
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i potrafi wyjaśnić zasady optymistycznego zarządzania transakcjami
4,5student ma wiedzę na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi wymienić zasady izolacji transakcji
5,0student ma wiedzę na poziomie 4,5 i potrafi wyjaśnić zasady zarządzania transakcjami w rozproszonych bazach danych
I_1A_D02.06.1_W04
Student ma wiedzę o metodach ochrony danych w szczególności o ochronie statystycznych baz danych
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0
3,0student umie wskazać cechy ststystycznych baz danych oraz zna ogólne zasady ochrony relacyjnych bazy danych przed niepowołanym dostępem
3,5student ma wiedzę na poziomie 3,0 oraz potrafi podać klasyfikację metod ochrony statystycznych baz danych
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i potrafi scharakteryzować metodę ochrony statystycznej bazy danych przez ograniczanie liczby zapytań.
4,5student ma wiedzę na poziomie 4,0 i potrafi scharakteryzować jedną z metod księgowania zapytań.
5,0student ma wiedzę na poziomie 4,5 i zna metody hybrydowej ochrony statystycznych baz danychoraz potrafi podać wady metod ochrony statystycznych baz danych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_D02.06.1_U01
Student umie analizować wydajność systemu z bazą danych
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0
3,0student potrafi analizować zmianę wydajności bazy danych poprzez dobór indeksów do sposobu użytkowania bazy danych
3,5student posiada umiejci na poziomie 3,0 i dodatkowo potrafi analizować i modyfikować zapytanie z wykorzystaniem metod przepisywania zapytania
4,0student posiada umiejetności na poziomie 3,5 i dodatkowo umie zmniejszyć koszt wykonywania przykładowych zapytań
4,5student posiada umiejetności na poziomie 4,0 i dodatkowo umie napisać aplikację do analizy wydajności bazy danych
5,0student posiada umiejetności na poziomie 4,5 i dodatkowo umiewykorzystać aplikację do zwiększenia wydajności przykładowej bazy danych
I_1A_D02.06.1_U02
Student potrafi budować aplikacje bazodanowe typu NoSQL oraz odwołujące się do obiektów
2,0student nie ma umiejętnosci na poziomie 3,0
3,0student potrafi utworzyć aplikację bazodanową zawierajacą relację jeden do jeden wiele do wielu
3,5student ma umiejętności na poziomie 3,0 oraz potrafi utworzyć prostą klasę mapującą w Java Persistance API (JPA)
4,0student ma umiejętności na poziomie 3,5 oraz potrafi skonfigurować serwer bazy MongoDB i wykonać proste zadania na tej bazie
4,5student ma umiejętności na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi w pełni zarządzać serwerem bazy MongoDB
5,0student osiągną umiejętności na poziomie 4,5 i dodatkowo wykazał się umiejętnością w tworzeniu złożonych klas mapujących lub tworzenia zlożonych funkcji związanych z zarządzaniem danymi w bazie MongoDB

Literatura podstawowa

  1. Christian Bauer, Gavin King, Gary Gregory, Java Persistence. Programowanie aplikacji bazodanowych w Hibernate, Helion, 2016
  2. Sullivan, NoSQL. Przyjazny przewodnik, Helio, Gliwice, 2016
  3. Harrison, NoSQL i BigData. Bazy danych następnej generacji, Helion, Gliwice, 2019
  4. Kleppmann, Designing Data-Intensive Applications, O'Reilly, 2017
  5. Carpenter, Hewitt, Cassandra: The Definitive Guide, O'Reilly, 2020, 3
  6. Keith, Schincariol, Nardone, Pro JPA 2 i Java EE 8: An In-Depth Guide to Java Persistence APIs, Apress, 2018
  7. Romer, PHP Persistence: Concepts, Techniques and Practical Solutions with Doctrine, Apress, 2016
  8. Robinson, Webber, Eifrem, Graph databases: new opportunities for connected data, O'Reilly, 2015

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1PHP Data Objects - łączenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów.2
T-L-2Java Database Connectivity (JDBC) Objects - łaczenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów.2
T-L-3Java Persistence API - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.4
T-L-4Doctrine DBAL - łaczenie i zadawanie zapytań, zarządzanie schematem danych.2
T-L-5Doctrine ORM - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.2
T-L-6Interfejs programistyczny MongoDB dla jezyka PHP - łączenie z bazą, pobieranie i zapis danych.2
T-L-7Przygotowanie danych na potrzeby migracji do bazy danych Cassandra.2
T-L-8Projektowanie struktur danych w bazie Cassandra: klucze podziału i atrybuty grupujące.2
T-L-9Cassandra Query Language: filtrowanie, zakładanie indeksów.2
T-L-10Cassandra Query Language: typy złożone - zbiory, listy, mapy.2
T-L-11Interfejs programistyczny Cassandry dla języka Python. Poziomy spójności w Cassandrze.2
T-L-12Metody reprezentacji i przetwarzania grafowych struktur danych z wykorzystaniem dedykowanych bibliotek programistycznych (środowisko R lub Python).2
T-L-13Projektowanie i zarządzanie grafowymi bazami danych z wykorzystaniem platformy Neo4J, język Cypher.4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do interfejsów programistycznych API do obsaługi relacyjnych baz danych na przykładzie języków PHP i Java oraz bazy MySQL2
T-W-2Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji w dostępie do relacyjnej bazy danych na przykłaldzie PDO dla języka PHP oraz JDBC dla języka Java4
T-W-3Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji bazy danych na przykładzie Doctrine DBAL dla języka PHP.2
T-W-4Techniki mapowania obiektowo-relacyjnego na przykładzie interfejsów programistycznych Java Persistence API oraz Doctrine ORM.4
T-W-5Wprowadzenie do nierelacyjnych baz danych: bazy klucz-wartość, bazy dokuemntowe, bazy kolumnowe, bazy grafowe; teorie CAP i BASE.2
T-W-6Interfejsy programistyczne dla dokumentowych baz danych na przykładzie MongoDB.2
T-W-7Rozproszona baza kolomnowea na przykładzie bazy Cassandra; Cassandra Query Language.4
T-W-8Architektura rozproszonych baz danych: replikowanie, partycjonowanie.2
T-W-9Hurtownie danych: modele danych – wymiary i fakty; ETL2
T-W-10Reprezentacja grafowa struktur danych, modele statystyczne, wielowarstwowe i temporalne struktur grafowych, zastosowania.2
T-W-11Grafowe bazy danych: wybrane platformy i systemy zarządzania grafowymi bazami danych, języki zapytań Cypher, zastosowania.2
T-W-12Przetwarzanie grafowych struktur danych, miary statystyczne, wyznaczanie charakterystyk grafowych struktur danych.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajęć - praca własna studenta, konsultacje20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w wykładzie30
A-W-2przygotowanie do zaliczenia i konsultacje20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D02.06.1_W01Student zna metody optymalizacji zapytań i rozumie wagę tej optymalizacji w zarządzaniu dostępem do zasobów w systemach baz danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W02Posiada wiedzę w zakresie projektowania, analizy i implementacji algorytmów, struktur danych oraz konstrukcji programistycznych, zna podstawowe problemy algorytmiczne występujące w obszarze informatyki.
I_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych
Treści programoweT-W-2Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji w dostępie do relacyjnej bazy danych na przykłaldzie PDO dla języka PHP oraz JDBC dla języka Java
T-W-4Techniki mapowania obiektowo-relacyjnego na przykładzie interfejsów programistycznych Java Persistence API oraz Doctrine ORM.
T-L-4Doctrine DBAL - łaczenie i zadawanie zapytań, zarządzanie schematem danych.
T-L-6Interfejs programistyczny MongoDB dla jezyka PHP - łączenie z bazą, pobieranie i zapis danych.
T-L-5Doctrine ORM - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.
Metody nauczaniaM-3Metoda objaśniająco-poglądowa - wykład z prezentacjami i przykładami.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami weryfikującymi uzyskanie efektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie ma wiedzy na poziomie oceny 3,0.
3,0student potrafi wymienić podstawowe metody optymalizacji zapytań w relacyjnej bazie danych i wie po co są stosowane takie metody
3,5student posiada wiedzę na poziomie dostatecznym i potrafi wymienić metody indeksowania relacyjnych baz danych
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i dodatkowo potrafi opisać zasady optymalizacji zapytań przez przestawianie oraz określić rodzaj tej optymalizacji zapytań
4,5ma wiedzę na poziomie 4,0 i potrafi omówić metodę kosztową optymalizacji zapytań
5,0student ma wiedzę na poziomie 4,5, zna metodę opartą na cache oraz dodatkowo potrafi wskazać i uzasadnić wybór metody optymalizacji zapytań w zadanej przykładowo bazie danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D02.06.1_W02Student posiada wiedzę o nierelacyjnych bazach danych (bazy grafowe, obiektowe, multimedialne, NoSQL< NewSQL hurtownie danych)
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W02Posiada wiedzę w zakresie projektowania, analizy i implementacji algorytmów, struktur danych oraz konstrukcji programistycznych, zna podstawowe problemy algorytmiczne występujące w obszarze informatyki.
I_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych
Treści programoweT-W-5Wprowadzenie do nierelacyjnych baz danych: bazy klucz-wartość, bazy dokuemntowe, bazy kolumnowe, bazy grafowe; teorie CAP i BASE.
T-W-10Reprezentacja grafowa struktur danych, modele statystyczne, wielowarstwowe i temporalne struktur grafowych, zastosowania.
T-W-1Wprowadzenie do interfejsów programistycznych API do obsaługi relacyjnych baz danych na przykładzie języków PHP i Java oraz bazy MySQL
T-W-6Interfejsy programistyczne dla dokumentowych baz danych na przykładzie MongoDB.
T-L-8Projektowanie struktur danych w bazie Cassandra: klucze podziału i atrybuty grupujące.
T-L-9Cassandra Query Language: filtrowanie, zakładanie indeksów.
T-L-10Cassandra Query Language: typy złożone - zbiory, listy, mapy.
T-L-7Przygotowanie danych na potrzeby migracji do bazy danych Cassandra.
Metody nauczaniaM-3Metoda objaśniająco-poglądowa - wykład z prezentacjami i przykładami.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0.
3,0student potrafi wymienić nierelacyjne bazy danych i podać przykład zastosowania takich baz
3,5student ma wiedzę na poziomie 3,0 i dodatkowo potrafi wskazać różnice między bazą obiektową a relacyjną
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i dodatkowo potrafi wskazać różnicę miedzy realcyjnymi a multimedialnymi bazami danych
4,5student ma wiedzę na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi wskazać zadania i funkcje hurtowni danych
5,0student posiada wiedzę na poziomie 4,5 i dodatkowo zna zastosowania baz NewSQL i NoSQL. Potrafi wymienić przykładowe zastosowania w tych grupach baz.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D02.06.1_W03Student ma poszerzoną wiedzę o zarządzaniu transakcjami w systemach z bazą danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych
Treści programoweT-W-3Interfejsy programistyczne stanowiące warstwę abstrakcji bazy danych na przykładzie Doctrine DBAL dla języka PHP.
T-L-3Java Persistence API - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.
Metody nauczaniaM-3Metoda objaśniająco-poglądowa - wykład z prezentacjami i przykładami.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0
3,0student potrafi zinterpretować symbol ACID
3,5student ma wiedzę na poziomie 3,0 i dodatkowo umie wyjaśnić zasady dwufazowego blokowania oraz potrafi określić inne metody blokowania transakcji
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i potrafi wyjaśnić zasady optymistycznego zarządzania transakcjami
4,5student ma wiedzę na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi wymienić zasady izolacji transakcji
5,0student ma wiedzę na poziomie 4,5 i potrafi wyjaśnić zasady zarządzania transakcjami w rozproszonych bazach danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D02.06.1_W04Student ma wiedzę o metodach ochrony danych w szczególności o ochronie statystycznych baz danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W07Posiada wiedzę w zakresie ochrony i zarządzania informacją oraz bezpieczeństwa systemów informatycznych, jest świadomy obowiązujących norm prawnych i etycznych oraz zagrożeń w dziedzinie przestępczości elektronicznej.
I_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych
Treści programoweT-W-6Interfejsy programistyczne dla dokumentowych baz danych na przykładzie MongoDB.
T-L-3Java Persistence API - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.
Metody nauczaniaM-3Metoda objaśniająco-poglądowa - wykład z prezentacjami i przykładami.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami weryfikującymi uzyskanie efektów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0
3,0student umie wskazać cechy ststystycznych baz danych oraz zna ogólne zasady ochrony relacyjnych bazy danych przed niepowołanym dostępem
3,5student ma wiedzę na poziomie 3,0 oraz potrafi podać klasyfikację metod ochrony statystycznych baz danych
4,0student ma wiedzę na poziomie 3,5 i potrafi scharakteryzować metodę ochrony statystycznej bazy danych przez ograniczanie liczby zapytań.
4,5student ma wiedzę na poziomie 4,0 i potrafi scharakteryzować jedną z metod księgowania zapytań.
5,0student ma wiedzę na poziomie 4,5 i zna metody hybrydowej ochrony statystycznych baz danychoraz potrafi podać wady metod ochrony statystycznych baz danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D02.06.1_U01Student umie analizować wydajność systemu z bazą danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U02Potrafi zaplanować i zrealizować eksperymenty w zakresie oceny wydajności, złożoności, efektywności systemów informatycznych i ich składowych.
I_1A_U04Potrafi samodzielnie posługiwać się materiałami źródłowymi w zakresie analizy i syntezy zawartych w nich informacji oraz poddawać je krytycznej ocenie w odniesieniu do problemów informatycznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych
Treści programoweT-W-4Techniki mapowania obiektowo-relacyjnego na przykładzie interfejsów programistycznych Java Persistence API oraz Doctrine ORM.
T-L-1PHP Data Objects - łączenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów.
T-L-3Java Persistence API - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.
T-L-2Java Database Connectivity (JDBC) Objects - łaczenie z bazą danych, przesyłanie zapytań, odbieranie rezultatów.
T-L-4Doctrine DBAL - łaczenie i zadawanie zapytań, zarządzanie schematem danych.
T-L-5Doctrine ORM - modelowanie encji danych, utrwalanie i wczytywanie obiektów, modelowanie relacji.
Metody nauczaniaM-2Laboratorium - Metoda przypadków z dyskusją
M-4Metoda problemowa z dyskusją - w ramach zajęć praktycznych realizacja zadań indywidualnych.
Sposób ocenyS-4Ocena formująca: Laboratorium: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań
S-5Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie wykonanego zadania i obecności oraz aktywności na zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie ma wiedzy na poziomie 3,0
3,0student potrafi analizować zmianę wydajności bazy danych poprzez dobór indeksów do sposobu użytkowania bazy danych
3,5student posiada umiejci na poziomie 3,0 i dodatkowo potrafi analizować i modyfikować zapytanie z wykorzystaniem metod przepisywania zapytania
4,0student posiada umiejetności na poziomie 3,5 i dodatkowo umie zmniejszyć koszt wykonywania przykładowych zapytań
4,5student posiada umiejetności na poziomie 4,0 i dodatkowo umie napisać aplikację do analizy wydajności bazy danych
5,0student posiada umiejetności na poziomie 4,5 i dodatkowo umiewykorzystać aplikację do zwiększenia wydajności przykładowej bazy danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_D02.06.1_U02Student potrafi budować aplikacje bazodanowe typu NoSQL oraz odwołujące się do obiektów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U03Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
I_1A_U09Potrafi analizować i oceniać przydatność języków, platform programistycznych i narzędzi informatycznych do rozwiązywania wybranych problemów inżynierskich w dziedzinie informatyki.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu baz danych
Treści programoweT-W-5Wprowadzenie do nierelacyjnych baz danych: bazy klucz-wartość, bazy dokuemntowe, bazy kolumnowe, bazy grafowe; teorie CAP i BASE.
T-W-10Reprezentacja grafowa struktur danych, modele statystyczne, wielowarstwowe i temporalne struktur grafowych, zastosowania.
T-W-9Hurtownie danych: modele danych – wymiary i fakty; ETL
T-L-8Projektowanie struktur danych w bazie Cassandra: klucze podziału i atrybuty grupujące.
T-L-9Cassandra Query Language: filtrowanie, zakładanie indeksów.
T-L-10Cassandra Query Language: typy złożone - zbiory, listy, mapy.
T-L-7Przygotowanie danych na potrzeby migracji do bazy danych Cassandra.
Metody nauczaniaM-2Laboratorium - Metoda przypadków z dyskusją
M-4Metoda problemowa z dyskusją - w ramach zajęć praktycznych realizacja zadań indywidualnych.
Sposób ocenyS-4Ocena formująca: Laboratorium: ocena kształtująca na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań
S-5Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie wykonanego zadania i obecności oraz aktywności na zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0student nie ma umiejętnosci na poziomie 3,0
3,0student potrafi utworzyć aplikację bazodanową zawierajacą relację jeden do jeden wiele do wielu
3,5student ma umiejętności na poziomie 3,0 oraz potrafi utworzyć prostą klasę mapującą w Java Persistance API (JPA)
4,0student ma umiejętności na poziomie 3,5 oraz potrafi skonfigurować serwer bazy MongoDB i wykonać proste zadania na tej bazie
4,5student ma umiejętności na poziomie 4,0 i dodatkowo potrafi w pełni zarządzać serwerem bazy MongoDB
5,0student osiągną umiejętności na poziomie 4,5 i dodatkowo wykazał się umiejętnością w tworzeniu złożonych klas mapujących lub tworzenia zlożonych funkcji związanych z zarządzaniem danymi w bazie MongoDB