Relacyjne bazy danych

Podstawowe wiadomości z zakresu podstaw informatyki i matematyki.

Godziny kontaktowe (z udziałem nauczyciela akademickiego)

Wykład 15

Laboratorium 30

Konsultacje 30

Łączna liczba godzin z udziałem nauczyciela akademickiego 75

Liczba punktów ECTS z udziałem nauczyciela akademickiego 3

Godziny niekontaktowe (praca własna studenta)

Przygotowanie się do laboratorium 30

Przygotowanie się do egzaminu 15

Łączna liczba godzin niekontaktowych 45

Liczba punktów ECTS za godziny niekontaktowe 1

Liczba punktów ECTS 4

W1, wykład - zaliczenie, laboratorium -projekty zaliczeniowe

W2, wykład -zaliczenie, laboratorium - projekty zaliczeniowe

W3, wykład - zaliczenie, laboratorium - projekty zaliczeniowe

W4, wykład -zaliczenie, laboratorium - projekty zaliczeniowe

W5, wykład - zaliczenie, laboratorium - projekty zaliczeniowe

U1, laboratorium - prace zaliczeniowe

U2, wykład - zaliczenie, laboratorium - prace zaliczeniowe

U3, laboratorium - prace zaliczeniowe

U4, laboratorium - prace zaliczeniowe

U5, laboratorium - prace zaliczeniowe

K1, wykład - zaliczenie, laboratorium - prace zaliczeniowe

K2, laboratorium - prace zaliczeniowe

K3, laboratorium - prace zaliczeniowe

K4, laboratorium - prace zaliczeniowe

Głównym celem zajęć jest zapoznanie studentów z teorią i praktyką baz danych oraz nabycie umiejętności i opanowanie:

• podstawowych pojęć teorii baz danych;

• podstaw modelowania danych i projektowania relacyjnych baz danych;

• tworzenia i zarządzania systemami baz danych w MS Access i SQL Server;

• podstaw raportowania i analizy danych.

Nabycie praktycznych umiejętności realizacji projektów bazodanowych.

1. W. Dąbrowski, P. Kowalczuk, K. Markowski, ITA-101 Bazy Danych, https://www.facultyresourcecenter.com/curriculum/pfv.aspx?ID=745;

2. L. Banachowski, Relacyjne bazy danych, http://edu.pjwstk.edu.pl/wyklady/rbd/scb/index.html

3. L. Banachowski, Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych, http://edu.pjwstk.edu.pl/wyklady/szb/scb/;

4. Polski podręcznik SQL, http://kicia.ift.uni.wroc.pl/db/sqltutorpl.html

5. R. Riordan, Projektowanie systemów relacyjnych baz danych, RM, Warszawa 2000;

6. Kursy e-learningowe i materiały z baz danych MVA, Information Technology Academy (ITA), https://www.w3schools.com/sql/,

7. Materiały z baz danych udostępnione dla roku na zasobach sieciowych.

Wiedza:

W1. Zna idee i podstawowe pojęcia teorii relacyjnych baz danych oraz dostrzega ich matematyczne podstawy, K_W04, K_W06.

W2. Zna środowisko systemu zarządzania bazami danych MS Access, K_W06.

W3. Zna zasady i dobre praktyki projektowania i implementacji wydajnych baz danych i aplikacji bazodanowych dla heterogenicznych środowisk przetwarzania informacji, K_W04, K_W06.

W4. Opanował podstawy języka SQL i Visual Basic dla aplikacji wraz z ich implementacją w MS Access, K_W04, K_W06.

W5. Zna wybrane zagadnienia analizy danych zgromadzonych w relacyjnych bazach danych, ze szczególnym uwzględnieniem danych finansowych, K_W04, K_W06.

Umiejętności:

U1. Potrafi projektować i tworzyć wydajne bazy danych dla środowiska lokalnego i dla chmury obliczeniowej, K_U01, K_U03, K_U08.

U2. Potrafi tworzyć złożone kwerendy SQL i proste programy w języku Visual Basic dla aplikacji, K_U05.

U3. Potrafi projektować i tworzyć raporty oraz bezpieczne aplikacje bazodanowe ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania danych finansowych, K_U03, K_U05, K_U06.

U4. Potrafi efektywnie zrealizować projekty wytwarzania aplikacji bazodanowych dla heterogenicznego środowiska informacyjnego, K_U05, K_U06, K_U08.

U5. Potrafi analizować dane z heterogenicznych źródeł danych wykorzystując wiedzę nabytą na przedmiotach matematycznych, K_U05, K_U06, K_U08.

Kompetencje społeczne:

K1. Ma świadomość odpowiedzialności ciążącej na projektancie i programiście baz danych zdając sobie sprawę z ograniczenia poziomu swojej wiedzy i umiejętności, rozumie potrzebę permanentnej edukacji zawodowej i rozwoju osobistego, K_K01.

K2. Potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu własnego zrozumienia danego tematu lub odnalezieniu brakujących elementów rozumowania, K_K01.

K3. Posiada świadomość zagrożeń bezpieczeństwa danych i potrafi tworzyć względnie bezpieczne rozwiązania, K_K01, K_K03.

K4. Dostrzega ogromny obszar zagadnień praktycznych analizy danych wymagających stosowania zaawansowanego aparatu matematycznego poznawanego na przedmiotach matematycznych, K_K02, K_K03.