Аналітичні сховища даних
Спеціальність: Комп'ютерні науки (Системи штучного інтелекту)
Код дисципліни: 6.122.13.E.045
Кількість кредитів: 6.00
Кафедра: Системи штучного інтелекту
Лектор: Кривенчук Ю.П.
Семестр: 6 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
Фахові компетентності спеціальності (ФК):
• здатність застосовувати знання методів збору, обробки, аналізу, систематизації та зберігання науково-технічної інформації
Результати навчання: • базові знання загально-професійних дисциплін, необхідні для освоєння професійно-орієнтованих дисциплін в галузі інформаційних технологій;
• здатність до застосування знань на практиці.
• здатність до аналізу та синтезу;
• здатність до організації і планування;
• здатність здійснювати пошук та аналізувати інформацію з різних джерел;
• відповідальність за якість виконуваної роботи
• уміння працювати як індивідуально, так і в команді;
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити:
Основи системного аналізу;
Організація баз даних та знань;
Основи програмування та алгоритмічні мови;
Проблемно-орієнтовані мови програмування.
Кореквізити:
Хмарні технології;
Методи штучного інтелекту.
Короткий зміст навчальної програми: Аналітичні сховища даних є основою, без якої неможливо правильно провести проектування будь якого сховища даних, а також виконувати його подальший аналіз, агрегацію, інтеграцію даних. Оволодіння даним предметом дасть можливість майбутньому інженеру створювати якісні, швидкі та ефективні простори даних.
Навчальна дисципліна є інструментальною основою для виконання аналітичної частини подальших дисциплін, а також курсових робіт.
Навчальна дисципліна ВБ54 Аналітичні сховища даних відноситься до циклу загальної підготовки навчальної програми бакалавра за спеціальністю 122 Комп’ютерні науки.
Опис: Архітектура сховищ даних: корпоративна фабрика, шина, зведення даних;
Дворівнева та трирівнева архітектура;
Поняття метаданих;
Проблеми, що приводять до інтеграції даних;
Поняття якості елементів та об'єктів сховищ даних;
Поняття агрегату;
Визначення поняття системи зберігання даних;
Вибір методів доступу. Класифікація споживачів даних.
Методи та критерії оцінювання: 1. Виконання лабораторних та практичних робіт та їх захист.
2. Написання контрольних робіт.
3. Написання розрахунково-графічної роботи
4. Екзамен.
Критерії оцінювання результатів навчання: Лабораторна робота, Практична робота, Розрахунково-графічна робота - 40 балів
Іспит, Усна компонента - 60 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. Спирик Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, развитие / Э. Спирик.-М.: Издательский дом "Вильямс".2001.-400 с.
2. Хранилища данных: шаги от идеи до внедрения, 2006, http://www.cnews.ru/newcom/index.shtml.
3. Конноли Т. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 2-е изд.: Пер. с англ / Т. Конноли, К. Бэгг, А. Страчан. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2000. – 1120 с.
4. Глоссарий по DWH, OLAP, XML http://www.iso.ru/club/dict/ra.html
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).