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
Мета вивчення дисципліни: В результаті вивчення дисципліни студенти повинні • знати: моделі та принципи побудови сховищ даних; технології інтеграції даних; основні методи доставки даних у сховище ; • вміти: пов’язувати бізнес вимоги з проектованими даними, проектувати сховища даних ; завантажувати дані у сховище за допомогою ETL/ELT (Extract, Transform, Load) засобів.
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 - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
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).