Сховища даних
Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Код дисципліни: 6.121.03.E.058
Кількість кредитів: 7.00
Кафедра: Програмне забезпечення
Лектор: доцент Павич Наталія Ярославівна
Семестр: 6 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: ФКС3.2. Здатність продемонструвати поглиблені знання принципів, методів та засобів побудови сховищ даних різних моделей
ФКС3.3. Розуміння особливостей проектування та створення застосувань (додатків) інтеграції даних у сховищах даних.
Результати навчання: ПР3.02. Знати і застосовувати на практиці принципи та методи організації, інтеграції та роботи зі сховищами даних різних моделей.
ПР3.03. Вміти проектувати та створювати додатки інтеграції даних та Business Intelligence системи для створення програмного забезпечення зберігання, видобування та опрацювання даних.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: • попередня: Бази даних
Короткий зміст навчальної програми: Багатовимірні моделі даних; Проектування сховищ та озер даних; Проектування таблиць вимірів і фактів; Технології інтеграції даних; Технології вилучення, очищення, трансформації та завантаження даних.
Опис: 1. Системи зі сховищами даних і системи бізнес-аналітики
2. Багатовимірна модель даних та технологія аналітичного опрацювання (OLAP)
3. Побудова сховища даих та інтеграція даних
Методи та критерії оцінювання: • поточний контроль: усне опитування та звіти з 6 лабораторних робіт (45%)
• підсумковий контроль (контрольний захід, екзамен): письмово-усна форма (50+5=55%)
Критерії оцінювання результатів навчання: • Максимальна кількість балів за усі лабораторні роботи (поточний контроль) - 45, зокрема:
№1 (Створення сховища) - 11 балів
№2 (STM документ, data flow i mapping)- 10 балів
№3 (Метадані)- 3 бали
№4 (Повна заливка даних) - 7 балів
№5 (Інкрементальна заливка даних) - 9 балів
№6 (Верифікація даних)- 5 балів
Для кожної лабораторної роботи встановлюються терміни здачі.
Бали за лабораторні роботи виставляють згідно календарного графіку та успішного захисту. Захист вважають успішним (максимально можлива кількість балів згідно графіку), якщо студент продемонстрував виконання лабораторної відповідно до свого завдання, правильно оформив звіт, захистив його та дав правильні відповіді на усні запитання, зміг внести корективи у лабораторну на прохання викладача.
Сумарний бал за поточний контроль виставляють до початку сесії.
Студент, який виконав менше 50% робіт поточного контролю, вважається неатестованим.
• Максимальна кількість балів за іспит – 55:
письмова робота/тест – 50 балів;
усне опитування – 5 балів
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач;
49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач;
25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Пасічник В.В., Шаховська Н.Б. Сховища даних: навч. посібник. – Львів: «Магнолія 2006», 2021. – 492 с.
2. Bill Inmon, Francesco Puppini, The Unified Star Schema: An Agile and Resilient Approach to Data Warehouse and Analytics Design. - Amazon, 2020
3. Ralph Kimball, Margy Ross,The Kimball Group Reader: Relentlessly Practical Tools for Data Warehousing and BusinesIntelligence Remastered Collections. - Amazon, 2020
4. Alejandro Vaisman, Esteban Zimanyi, Data Warehouse Systems: Design and Implementation 2nd edition. - Amazon, 2022
5. Andy Leonard, SQL Server Data Automation Through Frameworks: Building Metadata-Driven Frameworks with T-SQL, SSIS, and Azure Data Factory. - Amazon, 2022
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).