1. SylabUZ
2. Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
3. semestr zimowy 2018/2019
4. Automatyka i robotyka, Elektrotechnika, Informatyka - doktoranckie
5. Hurtownie danych

Wygeneruj PDF dla tej strony

Hurtownie danych - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

- zapoznanie doktorantów z architekturami i budową hurtowni danych,

- zapoznanie doktorantów z wielowymiarowymi modelami danych,

- zapoznanie doktorantów z wybranymi metodami eksploracji danych w procesie pozyskiwania wiedzy z hurtowni danych.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Podstawowa wiedza z zakresu statystycznej analizy danych, baz danych i systemów wspomagania decyzji.

Zakres tematyczny

Wprowadzenie. Terminologia związana z eksploracją wiedzy. Metodologia zgłębiania danych. Analiza problemu. 

Architektury i infrastruktury hurtowni danych. Ogólna architektura hurtowni danych. Architektura wydziałowa i tematyczna hurtowni danych. Architektura federacyjna i warstwowa hurtowni danych. Infrastruktury techniczne i ich relacje z architekturą hurtowni danych.

Cykl życia wspomagania podejmowania decyzji. Charakterystyka etapów cyklu życia wspomagania podejmowania decyzji.

Wielowymiarowe modele danych i agregacje. System OLAP. Modele ROLAP, MOLAP. Modele logiczne i pojęciowe informacji wielowymiarowej. Wielopoziomowość wymiaru.

Wybrane metody eksploracji. Formy reprezentacji odkrytych schematów. Odkrywanie asocjacji. Grupowanie. Odkrywanie sekwencji. Odkrywanie klasyfikacji. Odkrywanie podobieństw w przebiegach czasowych. Przykładowe zastosowania metod eksploracji.

Metody kształcenia

Wykład konwencjonalny

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu.

Literatura podstawowa

1. Poe Vidette, Klauer Patricia, Brobst Stephen: Tworzenie hurtowni danych. WNT, Warszawa 2000.
2. Jarke Matthias, Lenzerini Maurizio, Vassiliou Yannis, Vassiliadis Panos: Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania. WSiP, Warszawa 2003.
3. Ch. Todman, Projektowanie hurtowni danych, WNT, Warszawa, 2003.
4. Larose D.T.: Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008.
5. Morzy T.: Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013

Literatura uzupełniająca

1. M. Nycz, Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą,  Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław, 2003.
2. Mazerski J.: Podstawy chemometrii, Wydawnictwo Polit. Gdańskiej, Gdańsk 2000.
3. Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2005.
4. Barbara Smok, Eksploracja danych w procesie pozyskiwania wiedzy z hurtowni danych, Prace naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, 2003

Uwagi

Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Marcin Witczak (ostatnia modyfikacja: 27-03-2018 12:08)