1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. winter term 2022/2023
4. Informatics and Econometrics - Second-cycle studies leading to MS degree
5. Data Warehouse

Generate PDF for this page

Data Warehouse - course description

Aim of the course

Przedstawienie teorii w zakresie projektowania hurtowni danych, poznanie narzędzi do budowania zapytań i raportów oraz inteligentnej analizy danych.

Prerequisites

Save changes

Technologia informacyjna. Bazy danych

Scope

Wykład

1. Wprowadzenie do hurtowni danych (definicje i terminologia).
2. Architektura hurtowni danych (model pojęciowy, logiczny i fizyczny).
3. Projektowanie hurtowni danych (modele wielowymiarowe i operacje OLAP).
4. Modelowanie danych dla hurtowni danych (modelowanie punktowe).
5. Implementacja fizyczna hurtowni danych(ekstrakcja transformacja i ładowanie).
6. Systemy hurtowni danych (przegląd typowych rozwiązań).

Laboratorium

1. Wprowadzenie do IBM Cognos Insight (przeglądanie i eksploracja danych, tworzenie kostki danych).
2. Importowanie danych (import z asystą i odświeżanie danych).
3. Restrukturyzacja danych (analiza i obliczanie danych, wyróżnianie wyjątków i dodawanie obliczeń).
4. Tworzenie wizualizacji (przegląd wykresów).
5. Budowa obszaru roboczego (projektowanie atrakcyjnego raportu).
6. Wprowadzanie i formatowanie danych (tworzenie planu zakupów).

Teaching methods

Tradycyjny wykład. Ćwiczenia laboratoryjne w pracowni komputerowej według opracowanych instrukcji.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

1. Sprawdzanie stopnia przygotowania studentów oraz ich aktywności w trakcie ćwiczeń laboratoryjnych.
2. Uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium.
3. Pisemne kolokwium na zaliczenie wykładu składające się z pytań i zadań weryfikujący znajomość przerobionego materiału.
4. Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z ćwiczeń laboratoryjnych (50%) i ocena z wykładu (50%). 

Recommended reading

1. Chris Todman Projektowanie hurtowni danych. Wspomaganie zarządzania relacjami z klientami Helion 2011
2. William Harvey Inmon Building the Data Warehouse. 4th Edition Wiley 2005
3. Ralph Kimball, Margy Ross The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. 3nd Edition  Wiley 2013

Further reading

1. Ramez Elmasri, Shamkant B. Navathe Wprowadzenie do systemów baz danych Helion 2005
2. Adam Pelikant Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania Helion 2011

Notes

Modified by dr Ewa Synówka (last modification: 29-04-2024 19:32)