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_U09 T2A_U12 T2A_U15 T2A_U18 X2A_U01 U02 U05
U06 U08
I2_U09 MA2_U13 U14
U15 U23
ciągła
8.2
X2A_K01 X2A_K05 T2A_K01 X2A_K01
K02 K05 K06
I2_K01 MA2_K01 K02
K05 K06 K07
ciągła
50 godziny 30
uczestnictwo w zajęciach 30
przygotowanie do zajęć 37 37
przygotowanie do weryfikacji 11 11
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
7
Przedmioty wprowadzające* Zajęcia powiązane*
Wymagania wstępne
15 Bazy Danych - wykład - W
Programowanie Obiektowe w C++ - wykład - W 12 Prowadzący grup
Typ protokołu
Typ przedmiotu
zaliczeniowy na ocenę 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 ćwiczenia laboratoryjne, 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
potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych
jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji 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 - ćwiczenia ‒ 30 h ‒ ćwiczenia laboratoryjne ‒ sem. 2 ‒ 2016/2017 KARTA PRZEDMIOTU
Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu
WM-I-HDA
Hurtownie Danych - ćwiczenia
Symbole efektów kształcenia
Zajecia: Hurtownie Danych - ćwiczenia. Informacje wspólne dla wszystkich grup Typ zajęć
Liczba godzin
Literatura podstawowa
Literatura uzupełniająca https://www.mongodb.org
https://www.python.org
M. Alexander, J. Decker, B. Wehbe"Analizy Buisness Intelligence Zaawansowane wykorzystanie Excela" - wydawnictwo Helion ćwiczenia laboratoryjne
30 Literatura
Hurtownie Danych - ćwiczenia ‒ 30 h ‒ ćwiczenia laboratoryjne ‒ sem. 2 ‒ 2016/2017
18.2.1
18.2.2 19
19.1 5
19.1 4,5
19.1 4
19.1 3,5
19.1 3
19.1 2
19.2 5
19.2 4,5
19.2 4
19.2 3,5
19.2 3
19.2 2
PRAWDA 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 weryfikacja nie wykazuje, że jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji, ani że spełnia kryteria na wyższą
ocenę
weryfikacja wykazuje, że bez uchwytnych niedociągnięć jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji
weryfikacja wykazuje, że niemal w pełni poprawnie jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w znacznym stopniu poprawnie jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w znacznym stopniu poprawnie lecz niekonsystentnie jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w większości przypadków testowych jest zdolny do samodzielnej analizy danych i ich eksploracji, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja nie wykazuje, że potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych, ani że spełnia kryteria na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że bez uchwytnych niedociągnięć potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych
weryfikacja wykazuje, że niemal w pełni poprawnie potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w znacznym stopniu poprawnie potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w znacznym stopniu poprawnie lecz niekonsystentnie potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
weryfikacja wykazuje, że w większości przypadków testowych potrafi stosować narzędzia i metody informatyczne w hurtowniach danych, ale nie spełnia kryteriów na wyższą ocenę
Kryteria oceniania
P. J. Sadalage, M. Fowler - "NoSQL kompendium wiedzy" wydawnictwo Helion R. Jurney - Zwinna alanliza danych Apache Hadoop dla każdego
strona 2 z 3
Hurtownie Danych - ćwiczenia ‒ 30 h ‒ ćwiczenia laboratoryjne ‒ sem. 2 ‒ 2016/2017 19.3
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
* 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
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.
Opis
Tabele przestawne oraz narzędzia Power Pivot w programie Excel.
Model wielowymiarowy Zakres tematów
21 Metody dydaktyczne metoda ćwiczebna metoda projektów
studium przykładowe Narzędzia do analizy OLAP
Wykorzystanie języków obiektowych (Python) do tworzenia narzędzi pozwalających na raportowanie danych w formacie html lub pdf Zadanie do wykonania: Stworzyć hurtownie danych pozwalającą na wykonanie założonego celu biznesowego cz.1
Zadanie do wykonania: Stworzyć hurtownie danych pozwalającą na wykonanie założonego celu biznesowego cz.2 Konwersje danych zawartych w plikach płaskich
Zapytania SQL na przykładzie bazy MySQL
Zaawansowane zapytania SQL : złączenia i agregacje danych
Wykorzystanie języków obiektowych (Python) do tworzenia narzędzi ETL JSON jako obiektowy model zapisu informacji bazodanowych
NoSQL oraz bazy danych w środowisku chmury Mongo DB jako przykład zastosowania formatu JSON
Zadanie do wykonania: wykorzystanie bazy MongoDB do stworzenia środowiska typu blog (CMS) cz.1 Zadanie do wykonania: wykorzystanie bazy MongoDB do stworzenia środowiska typu blog (CMS) cz.2
strona 3 z 3
