Cykl kształcenia: 2018/2019
Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Elektrotechniki i Informatyki
Nazwa kierunku studiów: Informatyka
Obszar kształcenia: nauki techniczne
Profil studiów: ogólnoakademicki
Poziom studiów: pierwszego stopnia
Forma studiów: niestacjonarne
Specjalności na kierunku: EFA-ZI - inżynieria systemów informatycznych, EFS-ZI - systemy i sieci komputerowe, EFT-DI - informatyka w przedsiębiorstwie
Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: inżynier
Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Zakład Systemów Złożonych
Kod zajęć: 1781
Status zajęć: obowiązkowy dla specjalności EFS-ZI - systemy i sieci komputerowe
Układ zajęć w planie studiów: sem: 6 / W15 L15 / 4 ECTS / Z
Język wykładowy: polski
Imię i nazwisko koordynatora: dr inż. Paweł Dymora
Terminy konsultacji koordynatora: Poniedziałek 10:00 - 11:00 i sobota 10:00 - 11:00 (w zjazdy)
semestr 6: mgr inż. Bartosz Kowal
Główny cel kształcenia: Zasadniczym celem kształcenia na module jest prezentacja wybranych zagadnień z zakresu budowy współczesnych systemów bazodanowych mających praktyczne zastosowanie w ich administracji i eksploatacji.
Ogólne informacje o zajęciach: Moduł zakłada zapoznanie studenta z fizyczną i logiczną strukturą współczesnych systemów bazodanowych, procesami pierwszo i drugoplanowimi oraz ich wzajemnymi korelacjami, mechanizmami pomiędzy poszczególnymi blokami funkcjonalnymi systemu oraz ich optymalizacją, składnią poleceń wykorzystywanych w administracji i eksploatacji systemów bazodanowych jak również praktyczną symulacją ich zastosowań w rzeczywistym środowisku bazodanowym. Realizacja tego celu odbywa się w czasie wykładów i ćwiczeń laboratoryjnych.
Materiały dydaktyczne: https://pdymora.v.prz.edu.pl/
Inne: Możliwość skorzystania z książek u prowadzącego.
1 | J. Ullman, J. Widom | Podstawowy wykład z systemów baz danych | Warszawa, WNT. | 2000 |
2 | C.J. Date | Wprowadzenie do systemów baz danych | Warszawa, WNT . | 2001 |
3 | A. Silberschatz, H. F. Korth, S. Sudarshan | Database System Concepts | McGraw-Hill Higher Education. | 2011 |
4 | OAI Coursebook | Oracle Database 11g – Administration | Oracle. | 2008 |
5 | Bob Bryla, Kevin Loney | Oracle Database 11g, Podręcznik administratora baz danych | Helion. | 2010 |
6 | M. McLaughlin | Oracle Database 12c. Programowanie w języku PL/SQL | Helion. | 2015 |
7 | Jason Price | Oracle Database 12c i SQL | Helion. | 2015 |
8 | Osowski Stanisław | Metody i narzędzia eksploracji danych | BTC. | 2017 |
1 | OAI Coursebook | Oracle Database 11g – Administration Workshop | Oracle. | 2011 |
2 | Bob Bryla, Kevin Loney | Oracle Database 11g, Podręcznik administratora baz danych | Helion. | 2010 |
3 | M. McLaughlin | Oracle Database 12c. Programowanie w języku PL/SQL | Helion. | 2015 |
4 | Jason Price | Oracle Database 12c i SQL | Helion. | 2015 |
1 | K. Loney | Oracle Database 11g. Kompendium administratora | Helion. | 2010 |
2 | I. Abramson, M. Abbey, M. Corey, M. Malcher | Oracle Database 11g. Przewodnik dla początkujących | Helion. | 2010 |
Wymagania formalne: Student powinien znać podstawowe zagadnienia z zakresu teorii mnogości, algebry zbiorów, relacyjnych baz danych.
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.
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.
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 OEK |
---|---|---|---|---|---|
01 | Wyjaśnia podstawowe elementy architektury systemu bazodanowego na poziomie fizycznym i logicznym oraz ich wzajemne powiązania. Ponadto wyjaśnia podstwowe procesy systemu bazodanowego. | wykład, laboratorium | sprawdzian pisemny, sprawdzian pisemny (wejściówka) |
K_W07+++ K_W08++ |
T1A_W04+++ T1A_W05++ |
02 | Projektuje system bazodanowy na poziomie fizycznym jak i logicznym. | wykład , laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa, referat pisemny |
K_W08++ K_W09+++ K_U19+++ K_U27++ K_U28+++ |
T1A_W05+++ T1A_W07+++ InzA_W02+++ T1A_W12+++ InzA_W05+++ T1A_U07++ T1A_U13++ InzA_U05++ T1A_U14++ InzA_U06++ T1A_U15+++ InzA_U07+++ T1A_U16++ InzA_U08++ |
03 | Zarządza i optymalizuje systemem bazodanowy na poziomie fizycznym jak i logicznym. | wykład , laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa, referat pisemny |
K_W07++ K_W08+ K_W09++ K_U19+++ K_U27+++ K_U28+ |
T1A_W04++ T1A_W05+++ T1A_W07+++ InzA_W02+++ T1A_W12+++ InzA_W05+++ T1A_U07+++ T1A_U13++ InzA_U05++ T1A_U14++ InzA_U06++ T1A_U15++ InzA_U07++ T1A_U16++ InzA_U08++ |
04 | Projektuje i zarządza bezpieczeństwem systemu bazodanowego w odniesieniu do danych, systemu i użytkowników. | wykład , laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa, referat pisemny |
K_W07++ K_W08+++ K_W09++ K_U19+++ K_U27+++ K_U28++ |
T1A_W04++ T1A_W05+++ T1A_W07+++ InzA_W02+++ T1A_W12+++ InzA_W05+++ T1A_U07++ T1A_U13++ InzA_U05++ T1A_U14++ InzA_U06++ T1A_U15+++ InzA_U07+++ T1A_U16+++ InzA_U08+++ |
05 | Potrafi w sposób praktyczny wykorzystać język zapytań SQL dla istniejącej bazy danych oraz tworzyć i projektować podstawowe obiekty i struktury baz danych. | wykład, laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa |
K_W07+++ K_W09+++ K_U19+++ K_U28+++ |
T1A_W04++ T1A_W07+++ InzA_W02+++ T1A_W12++ InzA_W05++ T1A_U07++ T1A_U13+++ InzA_U05+++ T1A_U14+++ InzA_U06+++ T1A_U16+++ InzA_U08+++ |
06 | Zna inne modele baz danych w tym multimedialne, NoSQL i OLAP. | wykład, laboratorium | zaliczenie cz. pisemna, sprawdzian pisemny(wejściówka), obserwacja wykonawstwa |
K_W08++ K_U19+++ K_U27++ K_U28+ |
T1A_W05+++ T1A_U07+ T1A_U13++ InzA_U05++ T1A_U14+++ InzA_U06+++ T1A_U15++ InzA_U07++ T1A_U16++ InzA_U08++ |
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).
Sem. | TK | Treści kształcenia | Realizowane na | MEK |
---|---|---|---|---|
6 | TK01 | W01, L01 | ||
6 | TK02 | W02, W03, L01, L02 | MEK01 MEK02 MEK03 | |
6 | TK03 | W04, L03 | MEK02 MEK03 | |
6 | TK04 | W05, L04, L05 | MEK01 MEK02 MEK03 | |
6 | TK05 | W06, L06 | MEK02 MEK04 | |
6 | TK06 | W07, W08, L07 | MEK01 MEK02 MEK03 | |
6 | TK07 | W09, L08 | MEK01 MEK04 | |
6 | TK08 | W10, L09 | MEK01 MEK02 MEK03 | |
6 | TK09 | W11, L10 | MEK02 MEK05 MEK06 | |
6 | TK10 | W12 | MEK02 MEK05 MEK06 | |
6 | TK11 | W13, L10 | MEK02 MEK05 MEK06 |
Forma zajęć | Praca przed zajęciami | Udział w zajęciach | Praca po zajęciach |
---|---|---|---|
Wykład (sem. 6) | Przygotowanie do kolokwium:
4.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
Uzupełnienie/studiowanie notatek:
8.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 10.00 godz./sem. |
Laboratorium (sem. 6) | Przygotowanie do laboratorium:
10.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
15.00 godz./sem. |
Dokończenia/wykonanie sprawozdania:
5.00 godz./sem. |
Konsultacje (sem. 6) | Przygotowanie do konsultacji:
4.00 godz./sem. |
Udział w konsultacjach:
4.00 godz./sem. |
|
Zaliczenie (sem. 6) | Przygotowanie do zaliczenia:
20.00 godz./sem. |
Zaliczenie pisemne:
2.00 godz./sem. |
Forma zajęć | Sposób wystawiania oceny podsumowującej |
---|---|
Wykład | Wykład kończy się pisemnym zaliczeniem. Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia wykładu jest uzyskanie pozytywnej oceny końcowej z laboratorium. |
Laboratorium | Obecność obowiązkowa na wszystkich zajęciach laboratoryjnych – dopuszcza się zwolnienia lekarskie z koniecznością odrobienia zajęć. Ocena wystawiana na podstawie wejściówek, obserwacji wykonastwa powierzonych zadań. |
Ocena końcowa | Ocena końcowa wystawiana jest jako średnia ważona 2/3 oceny z laboratorium i 1/3 oceny z wykładu. |
Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)
Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)
Inne
(-)
Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie
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 |