Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Zasadniczym celem kształcenia na module jest prezentacja wybranych zagadnień z zakresu budowy współczesnych systemów hurtowni danych mających praktyczne zastosowanie w ich efektywnej obsłudze i zapewnianiu bezpieczeństwa danych.

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł zakłada zapoznanie studenta z fizyczną i logiczną strukturą współczesnych systemów bazodanowych i hurtowni danych ze szczególnym uwzględnieniem aspektów ich bezpieczeństwa. Realizacja tego celu odbywa się w czasie wykładów i ćwiczeń laboratoryjnych.

Materiały dydaktyczne: https://pdymora.v.prz.edu.pl/

Inne: Biblioteka Oracle - http://isu.ifmo.ru/docs/doc112/nav/portal_booklist.htm

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Adam Pelikant	Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania. Wydanie II	Helion SA.	2021
2	Gerardus Blokdyk	Data warehouse Complete Self-Assessment Guide	5starcooks.	2018
3	Vincent Rainardi	Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server	Apress.
4	Chodkowska-Gyurics Agnieszka	Hurtownie danych Teoria i praktyka	PWN.	2014
5	M. McLaughlin	Oracle Database 12c. Programowanie w języku PL/SQL	Helion.	2015
6	Jason Price	Oracle Database 12c i SQL	Helion.	2015
7	B. Schneier	Dane i Goliat. Ukryta bitwa o Twoje dane i kontrolę nad światem	Helion.	2015

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Gerardus Blokdyk	Data warehouse Complete Self-Assessment Guide	5starcooks.	2018
2	M. McLaughlin	Oracle Database 12c. Programowanie w języku PL/SQL	Helion.	2015
3	incent Rainardi	Building a Data Warehouse: With Examples in SQL Server,	Apress,.
4	Z. Łojewski	Współczesne problemy baz danych	UMCS.	2012

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Chodkowska-Gyurics Agnieszka	Hurtownie danych Teoria i praktyka	PWN.	2014
2	K. Loney	Oracle Database 11g. Kompendium administratora	Helion.	2010

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Ukończony kurs podstaw baz danych oraz programowania w wybranym języku programowania. Znajomość SQL. Student spełnia wymagania określone w regulaminie studiów.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Student powinien mieć wiedzę z zakresu relacyjnych baz danych oraz składni języka SQL, wykorzystywaną do formułowania i rozwiązywania prostych zadań inżynierskich związanych z eksploatacją baz danych.

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Student powinien umieć użyć wiedzę z zakresu relacyjnych baz danych oraz języka SQL do realizacji prostych zadań inżynierskich związanych z projektowaniem i eksploracją baz danych oraz administracji w

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Student powinien umieć pracować indywidualnie jak i w zespole, prezentować wyniki pracy na forum grupy jak i w formie opisowej.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Wyjaśnia podstawowe elementy architektury hurtowni danych na poziomie fizycznym i logicznym oraz ich wzajemne powiązania. Ponadto wyjaśnia podstawowe procesy realizowane przez systemy tej klasy.	wykład, laboratorium	sprawdzian pisemny, sprawdzian pisemny (wejściówka)	K_W02+ K_W05+	P7S_WG P7S_WK
02	Zarządza i optymalizuje wybranymi implementacjami hurtowni danych na poziomie fizycznym jak i logicznym.	wykład , laboratorium, projekt	zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa, referat pisemny, prezentacja projektu	K_U05++ K_U09+++ K_K04+	P7S_KO P7S_UW
03	Projektuje i zarządza bezpieczeństwem hurtowni danych w odniesieniu do danych, systemu i użytkowników.	wykład , laboratorium, projekt	zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa, referat pisemny, prezentacja projektu	K_U04+ K_U05+ K_U09+ K_K01+++ K_K03+ K_K04+++	P7S_KK P7S_KO P7S_UK P7S_UW

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
2	TK01	Zajęcia organizacyjne. Ustalenie formy zaliczenia i zakresu materiału. Zapoznanie z regulaminem pracy w laboratorium.	Wykład	MEK01
2	TK02	Geneza hurtowni danych (HD) (ang. Data Warehouse) i systemów eksploracji danych (SED) (ang. Data Mining Systems).	Wykład	MEK01 MEK02
2	TK03	Komponenty inżynierii danych - Data Lake, Migracaja danych, ETL Process, Big Data Services, Data Orchestration	Wykład	MEK01 MEK02
2	TK04	Zagadnienia bezpieczeństwa hurtowni danych w zakresie zapewniania poufności, integralności i dostępności.	Wykład, Laboratorium, Projekt	MEK01 MEK02 MEK03
2	TK05	Strategie archiwizacji i odtwarzania: wymagania biznesowe, operacyjne, techniczne. Tworzenie strategii archiwizacji i odtwarzania. Struktury danych: pliki sterujące, pliki danych, pliki dziennika powtórzeń, słowniki danych.	Wykład, Laboratorium, Projekt	MEK01 MEK02 MEK03
2	TK06	Wybrane narzędzia stosowane w archiwizacji i odtwarzaniu na przykładzie wybranych środowisk systemów bazodanowych i hurtowni danych.	Wykład, Laboratorium, Projekt	MEK01 MEK02 MEK03

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 2)	Przygotowanie do kolokwium: 8.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 20.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 6.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 6.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2)	Przygotowanie do laboratorium: 5.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 4.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 5.00 godz./sem.
Projekt/Seminarium (sem. 2)		Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem..	Wykonanie projektu/dokumentacji/raportu: 15.00 godz./sem. Przygotowanie do prezentacji: 5.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)	Przygotowanie do konsultacji: 1.00 godz./sem.	Udział w konsultacjach: 1.00 godz./sem.
Egzamin (sem. 2)	Przygotowanie do egzaminu: 10.00 godz./sem.	Egzamin pisemny: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Wykład kończy się pisemnym egzaminem. Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest uzyskanie pozytywnej oceny końcowej z laboratorium i oddanie projektu.
Laboratorium	Pozytywna ocena z laboratorium. Obecność obowiązkowa na wszystkich zajęciach laboratoryjnych – dopuszcza się zwolnienia lekarskie z koniecznością odrobienia zajęć.
Projekt/Seminarium	Celem zajęć projektowych będzie samodzielna (dopuszczalna również zespołowa) realizacja projektu na zadany przez prowadzącego temat.
Ocena końcowa	Ocena końcowa wystawiana jest jako średnia ważona oceny z laboratorium, oceny z projektu i oceny z wykładu. Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest uzyskanie pozytywnej oceny końcowej z laboratorium i pozytywna ocena z realizacji samodzielnego projektu.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	P. Dymora; M. Jucha; M. Mazurek	Examining the possibility of short-term prediction of traffic volume in smart city control systems with the use of regression models	2024
2	P. Dymora; G. Lichacz; M. Mazurek	Performance Analysis of a Real-Time Data Warehouse System Implementation Based on Open-Source Technologies	2023
3	P. Dymora; M. Jucha; M. Mazurek	Regression Models Evaluation of Short-Term Traffic Flow Prediction	2023
4	P. Dymora; M. Mazurek; M. Nycz	Comparison of Angular, React, and Vue Technologies in the Process of Creating Web Applications on the User Interface Side	2023
5	P. Dymora; M. Mazurek; M. Nycz	Modeling and Statistical Analysis of Data Breach Problems in Python	2023
6	K. Doerffer; P. Doerffer; P. Dymora; P. Flaszynski; S. Grigg; M. Jurek; D. Kordos; B. Kowal; M. Mazurek; T. Rogalski; R. Śliwa; R. Unnthorsson	The Latest Advances in Wireless Communication in Aviation, Wind Turbines and Bridges	2022
7	P. Dymora; K. Łyczko; M. Mazurek	The effectiveness analysis of selected IT tools for predictions of the COVID-19 pandemic	2022
8	P. Dymora; P. Hadaj; M. Łatka; M. Nowak; D. Strzałka	The use of PLANS and NetworkX in modeling power grid system failures	2022
9	S. Bomba; P. Dymora; M. Mazurek	A Comparative Analysis of Selected Predictive Algorithms in Control of Machine Processes	2022
10	M. Bolanowski; G. Budzik; P. Dymora; P. Kubiak; A. Paszkiewicz; M. Salach	Methodology of Implementing Virtual Reality in Education for Industry 4.0	2021
11	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek; R. Śliwa	The effects of Virtual Reality technology application in the aircraft pilot training process	2021
12	P. Dymora; M. Mazurek	Comparison of Selected Algorithms of Traffic Modelling and Prediction in Smart City - Rzeszów	2021
13	P. Dymora; M. Mazurek	Influence of Model and Traffic Pattern on Determining the Self-Similarity in IP Networks	2021
14	P. Dymora; M. Mazurek	Personal Data as a Critical Element of Sustainable Systems—Comparison of Selected Data Anonymization Techniques	2021
15	P. Dymora; M. Mazurek; B. Sudek	Comparative Analysis of Selected Open-Source Solutions for Traffic Balancing in Server Infrastructures Providing WWW Service	2021
16	P. Dymora; M. Mazurek; K. Smalara	Modeling and Fault Tolerance Analysis of ZigBee Protocol in IoT Networks	2021
17	P. Dymora; W. Gołda; M. Mazurek	Analysis of the Impact of Gamification on Learning Efficiency on the Example of a Mobile Application	2021
18	G. Dunkan; P. Dymora; W. Koczkodaj; B. Kowal; M. Mazurek; D. Strzałka	Open Government issues and opportunity: a case study based on a medium-sized city in Poland	2020
19	P. Dymora	Opinia o innowacyjności usługi w postaci udostępnienia autonomicznej sprzętowo-programowej platformy ICT wspierającej funkcjonowanie firmy z uwzględnieniem usług o charakterze konwergentnym z możliwością wdrożenia w modelu scentralizowanym i rozproszonym \"ICTBox\"	2020
20	P. Dymora; A. Paszkiewicz	Performance Analysis of Selected Programming Languages in the Context of Supporting Decision-Making Processes for Industry 4.0	2020
21	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	Analysis of Selected Characteristics of Open Data Inception Portals in the Context of Smart Cities IoT Data Accessibility	2020
22	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	Pozyskiwanie dowodów ingerencji w system z wykorzystaniem programu Snort jako darmowego systemu IDS	2020
23	P. Dymora; D. Łannik; M. Mazurek	Analiza wpływu wybranych implementacji algorytmu drzewa decyzyjnego na wydajność systemu komputerowego	2020
24	P. Dymora; M. Mazurek	An innovative approach to anomaly detection in communication networks using multifractal analysis	2020
25	P. Dymora; M. Mazurek	Opinia o innowacyjności pt. Usługi internetowe nowej generacji oparte o standard XGS-PON	2020
26	P. Dymora; M. Mazurek	Opinia o innowacyjności pt. Wdrożenie innowacji w zakresie badań sprawności i wydolności fizycznej dla sportowców celem zwiększenia konkurencyjności firmy LC Lab Sp. z o.o.	2020
27	P. Dymora; M. Mazurek	Performance assessment of selected techniques and methods detecting duplicates in data warehouses	2020
28	P. Dymora; M. Mazurek	Wdrożenie nowej usługi zdalnej rehabilitacji poprzez implementację innowacyjnej technologii „Doctor Kinetic” celem zwiększenia konkurencyjności firmy LC Lab Sp. z o.o.”	2020
29	M. Bolanowski; P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek; M. Salach	Raport dotyczący: analizy uwarunkowań technicznych wdrażania technologii VR w dydaktyce na kierunkach automatyka i robotyka oraz informatyka prowadzonych przez WEiI z potencjalnymi zastosowaniami dla Przemysłu 4.0	2019
30	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	Dydaktyczne aspekty projektowania aplikacji w środowisku Unity 3D	2019
31	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	Multifractal properties of network communication traffic	2019
32	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	Ocena skutków wykorzystania technologii wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości w pracesie edukacyjnym	2019
33	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	Opinia o innowacyjności usługi Innowacyjne Mobilne Centrum Digitalizacji	2019
34	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek	The effectiveness of the use of R-language in anonymizing open data	2019
35	P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek; M. Totoń	Opinia o innowacyjności dla projektu MARBER	2019
36	P. Dymora; D. Łannik; M. Mazurek	Badanie efektywności tworzenia wielowymiarowych zestawów danych w wybranych środowiskach analitycznych	2019
37	P. Dymora; K. Niemiec	Gamification as a supportive tool for school children with dyslexia	2019
38	P. Dymora; M. Koryl; M. Mazurek	Process discovery in business process management optimization	2019
39	P. Dymora; M. Mazurek	Anomaly detection in IoT communication network based on spectral analysis and Hurst exponent	2019
40	P. Dymora; W. Koczkodaj; M. Mazurek; D. Strzałka	Consistency-Driven Pairwise Comparisons Approach to Software Product Management and Quality Measurement	2019