Бази даних систем автоматизації
Спеціальність: Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології
Код дисципліни: 6.174.00.O.029
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології
Лектор: Роман Віталій Іванович, доцент, кандидат технічних наук
Семестр: 5 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: - загальні компетентності:
КЗ1. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
КЗ4. Навички використання інформаційних і комунікаційних технологій.
КЗ5. Здатність до пошуку, опрацювання та аналізу інформації з різних джерел.
КЗ10. Здатність усвідомлювати необхідність навчання впродовж усього життя з метою поглиблення набутих та здобуття нових фахових знань.
- фахові компетентності:
КС1. Здатність застосовувати знання математики, в обсязі, необхідному для використання математичних методів для аналізу і синтезу систем автоматизації.
КС6. Здатність використовувати для вирішення професійних завдань новітні технології у галузі автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій, зокрема, проектування багаторівневих систем керування, збору даних та їх архівування для формування бази даних параметрів процесу та їх візуалізації за допомогою засобів людино-машинного інтерфейсу.
КС7. Здатність обґрунтовувати вибір технічної структури та вміти розробляти прикладне програмне забезпечення для мікропроцесорних систем керування на базі локальних засобів автоматизації, промислових логічних контролерів та програмованих логічних матриць і сигнальних процесорів.
КС9. Здатність вільно користуватися сучасними комп’ютерними та інформаційними технологіями для вирішення професійних завдань, програмувати та використовувати прикладні та спеціалізовані комп’ютерно-інтегровані середовища для вирішення задач автоматизації.
ФКС3.1. Здатність розробляти програмні додатки для систем автоматизації та їх елементів на основі знань про сучасні операційні системи, технології WEB-програмування, хмарні технології та бази даних
Результати навчання: ПР5. Знати основи сучасних технологій та протоколів обміну даними в системах автоматизації, інформаційних технологій для інтегрування систем автоматизації в локальні та глобальні інформаційні мережі на основі принципів інформаційної безпеки таких систем.
ПР6. Вміти застосовувати сучасні інформаційні технології та мати навички розробляти алгоритми та комп’ютерні програми з використанням мов високого рівня та технологій об'єктно-орієнтованого програмування, створювати бази даних та використовувати інтернет-ресурси.
ПР10. Вміти проектувати багаторівневі системи керування і збору даних для формування бази параметрів процесу та їх візуалізації за допомогою засобів людино-машинного інтерфейсу, використовуючи новітні комп'ютерно-інтегровані технології.
ПР11. Вміти обґрунтовувати вибір структури та розробляти прикладне програмне забезпечення для мікропроцесорних систем управління на базі локальних засобів автоматизації, промислових логічних контролерів та програмованих логічних матриць і сигнальних процесорів.
ПР13. Вміти використовувати різноманітне спеціалізоване програмне забезпечення для розв'язування типових інженерних задач у галузі автоматизації, зокрема, математичного моделювання, автоматизованого проектування, керування базами даних, методів комп’ютерної графіки.
ФПР3.1. Вміти розробляти програмні додатки для систем автоматизації та їх елементів на основі знань про сучасні операційні системи, технології WEB-програмування, хмарні технології та бази даних.
ФПР 3.4. Вміти застосовувати комп'ютерні технології проектування систем автоматизації об'єктів та процесів.
АіВ2. Здатність усвідомлювати необхідність навчання впродовж усього життя з метою поглиблення набутих та здобуття нових фахових знань
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: 1. Комп’ютерні технології та програмування, частина 1
2. Теорія інформації
3. Мікропроцесорна техніка
Короткий зміст навчальної програми: Перше (вступне) лекційне заняття присвячене висвітленню ролі та місця дисципліни в ієрархії освітньої програми. Студент дізнається про об’єм, структуру, мету та завдання дисципліни; лектор повідомляє критерії оцінювання знань і звітування.
Наступні лекційні заняття присвячені висвітленню таких тем: основні визначення, властивостей, місце баз даних в системах автоматизації, їх переваг над файловими системами та вимог до систем управління базами даних (тема 1); SPARC архітектура баз даних та її рівнів, а також в лекції йдеться про функції систем управління базами даних (тема 2); моделі даних та моделі баз даних – розглянуто класифікацію та найпоширеніші моделі баз даних (тема 3); основи реляційної моделі баз даних: структура, нормування, ключі, алгебра та числення; також студенти дізнаються про поняття реляційної повноти, селективної потужності та цілісність (тема 4); основи роботи з даними баз даних з використанням мови програмування SQL (тема 5); стандартні технології доступу до баз даних в системах автоматизації – ODBC, DAO, OLE DB, ADO та ADO.NET (тема 6)
Опис: Вступне лекційне заняття
1. Основні поняття баз даних. Основні визначення та властивості баз даних. Переваги баз даних над файловими системами. Функції адміністратора баз даних та основні вимоги до систем управління базами даних. Бази даних в системах автоматизації
2. Архітектура баз даних. SPARC архітектура баз даних. Концептуальний рівень SPARC архітектури. Зовнішній рівень SPARC архітектури. Внутрішній рівень SPARC архітектури. Рівень відображення SPARC архітектури. Функції систем управління базами даних
3. Моделі баз даних. Моделювання даних. Моделі баз даних
4. Реляційні бази даних. Реляційна структура даних. Реляційні ключі. Реляційна алгебра та реляційне числення. Реляційна повнота та селективна потужність. Реляційна цілісність. Представлення
5. Мова SQL. Історія мови SQL та огляд її можливостей. Засоби пошуку даних. Операції над схемою бази даних. Засоби маніпулювання даними
6. Стандартні технології доступу до баз даних в системах автоматизації. Проблеми доступу до баз даних. ODBC та DAO. OLE DB, ADO та ADO.NET
Методи та критерії оцінювання: Під час викладання дисципліни використовуються наступні методи оцінювання рівня досягнення результатів навчання:
1) фронтальне та вибіркове усне опитування студентів на лекціях;
2) вибіркова перевірка наявності та наповненості конспекту лекцій в кінці семестру;
3) перевірка правильності виконання та оформлення звітів до лабораторних робіт;
4) перевірка правильності виконання завдань контрольної роботи;
5) усний та практичний захист контрольної роботи під час семестрового контролю
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль (10 балів):
1. Підсумковий тест (20)
2. Лабораторні роботи (40):
- повне відпрацювання всіх робіт (8);
- оформлення згідно методичних вимог звітів до всіх робіт (8);
- захист звітів до всіх робіт (24).
3. Контрольна робота (40):
- перевірка працездатності розробленої бази даних (10);
- перевірка правильності виконання та оформлення роботи (10);
- практичний захист роботи (10);
- усний захист роботи (10)
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. Організація баз даних та знань / В.П. Ярцев. – Київ : ДУТ, 2018. – 214 с.
2. Fundamentals of Database Systems (7th edition) / Ramez Elmasri, Shamkant Navathe. – Pearson, 2015. – 1280 pages.
3. Access 2010 Bible / Michael R. Groh. - Wiley Publishing, 2010. – 1344 pages.
4. Організація баз даних / В.М. Юрчишин, Б.В. Клим, В.Б. Кропивницька. – Івано-Франківськ : Факел, 2010. – 224 с.
5. Database Systems. The Complete Book (2nd edition) / Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom. – Pearson, 2009. – 1203 pages.
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).