1 2 3 4 5 6
K_W01 ‒ 23 K_U01 ‒ 32 K_K01 ‒ 11 8
8.0
Symbole efektów dla obszaru kształcenia
Symbole efektów kierunkowych
Metody weryfikacji
8.1
X2A_W01 X2A_W06 T2A_W04 T2A_W05
I2_W10 MA2_W04 W05 W06 W07
ciągła
50 godziny 30
uczestnictwo w zajęciach 30
przygotowanie do zajęć 42 42
przygotowanie do weryfikacji 6 6
konsultacje z prowadzącym 2 2
9 10 11
13 14
16 17 18 18.1.0 18.1.1
18.1.2
18.1.3 18.2.0 18.2.1
7
http://www.kimballgroup.com
Przedmioty wprowadzające* Zajęcia powiązane*
Wymagania wstępne
15 Bazy Danych - wykład - W
12 Prowadzący grup
Typ protokołu
Typ przedmiotu
egzaminacyjny
fakultatywny z ograniczeniami
Zakłada się, że studenci uzyskali punkty ECTS z przedmiotów wprowadzających i zaliczają zajęcia powiązane
Koordynatorzy dr Sebastian Zając
Typ zajęć, liczba godzin wykład, 30
nakład
1,9 1,1 punkty ECTS
Informacje o zajeciach w cyklu: sem. 2, rok ak. 2016/2017 szacunkowy nakład pracy studenta
Okres (Rok/Semestr studiów) 1 semestr
formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania
Informacje ogólne
Specyficzne efekty kształcenia 3
polski podstawowy Jednostka
Punkty ECTS Język wykładowy Poziom przedmiotu
WYDZIAŁ MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZY. SZKOŁA NAUK ŚCISŁYCH UNIWERSYTET KARDYNAŁA STEFANA WYSZYŃSKIEGO W WARSZAWIE
→ wiedza
→ umiejętności
→ kometencje społeczne Efekty kształcenia i opis ECTS
Hurtownie Danych - wykład ‒ 30 h ‒ wykład ‒ sem. 2 ‒ 2016/2017 KARTA PRZEDMIOTU
Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu
WM-I-HDA
Hurtownie Danych - wykład
Symbole efektów kształcenia
Zajecia: Hurtownie Danych - wykład. Informacje wspólne dla wszystkich grup Typ zajęć
Liczba godzin
Literatura podstawowa
Literatura uzupełniająca Agnieszka Chodkowska-Gyurics - "Hurtownie danych - teoria i praktyka"
Chris Todman - "Projektowanie hurtowni dancyh. Wspomaganie zarządzania relacjami z klientami.
W.H.Immon, Building The Warehouse wykład 30 Literatura
Hurtownie Danych - wykład ‒ 30 h ‒ wykład ‒ sem. 2 ‒ 2016/2017
18.2.2 19
19.1 5
19.1 4,5
19.1 4
19.1 3,5
19.1 3
19.1 2
PRAWDA
19.2
20
20.0 Czas ≈
20.1 2h
20.2 2h
20.3 2h
20.4 2h
20.5 2h
20.6 2h
20.7 2h
20.8 2h
20.9 2h
20.10 2h
20.11 2h
20.12 2h
20.13 2h
20.14 2h
20.15 2h
Ocena końcowa x jest wyznaczana na podstawie wartości
st(w)= 5, jeśli 4,5 < w, st(w)= 4,5, jeśli 4,25 < w ≤ 4,5; st(w)= 4, jeśli 3,75 < w ≤ 4,25; st(w)= 3,5, jeśli 3,25 < w ≤ 3,75; st(w)= 3, jeśli 2,75 < w ≤ 3,25; st(w)= 2, jeśli 2,75 ≤ w oraz na bazie podej niżej reguły:
● jeśli każda z ocen końcowych za zajęcia powiązane jest pozytywna i ich średnia wynosi y, to x wyznacza się ze wzoru x=st((y+z)/2), gdzie z jest średnią ważoną ocen z przeprowadzonych weryfikacji, w których wagi ocen z egzaminów wynoszą 2, a wagi ocen z innych form weryfikacji są równe 1
● jeśli choć jedną oceną końcową z zajęć powiązanych jest 2 lub nzal, to x=2.
weryfikacja nie wykazuje, że formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania , ani że spełnia kryteria na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w znacznym stopniu poprawnie formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania , ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w znacznym stopniu poprawnie lecz niekonsystentnie formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania , ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w większości przypadków testowych formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania , ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
Kryteria oceniania
weryfikacja wykazuje, że bez uchwytnych niedociągnięć formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania
weryfikacja wykazuje, że niemal w pełni poprawnie formuuje i wyjaśnia podstawowe mechanizmy funkcjonowania hurtowni danych oraz ich zarządzania , ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
R. Kimball, M. Ross - "The Data Warehouse Toolkit" The Definitive Guide of Dimensional Modeling
Opis
Podstawy Business Intelligence. Dane w zastosowaniach Biznesowych.
Definicja Hurtowni Danych. Historia hurtowni danych.
Zakres tematów
21 Metody dydaktyczne wykład informacyjny (konwencjonalny) Bezpieczeństwo i dostępność hurtowni danych.
Modyfikowanie i usprawnianie hurtowni danych Metody testowania Hurtowni
Podsumowanie zagadnień związanych z problematyką hurtowni danych Wymagania biznesowe. Wymagania systemowe.
Model koncepcyjny. Analiza OLAP
Model logiczny. Model fizyczny. Implementacja
Problem czasu w hurtowni danych. Typy podstawowe danych. Zmienność w czasie Proces ETL. Problemy z danymi źródłowymi.
Przekształcanie danych. Ładowanie danych do bazy.
Funkcje Analityczne. Zaawansowane metody OLAP Studium przypadku
Studium przypadku
strona 2 z 3
Hurtownie Danych - wykład ‒ 30 h ‒ wykład ‒ sem. 2 ‒ 2016/2017
* Symbole po nazwach przedmiotów oznaczają: - K ‒ konwersatorium, - W ‒ wykład, - A ‒ ćwiczenia audytoryjne, - R ‒ zajęcia praktyczne, - P ‒ ćwiczenia projektowe, - L ‒ ćwiczenia laboratoryjne, - E ‒ e-zajęcia, - T ‒ zajęcia towarzyszące.
x
strona 3 z 3
