Przekazanie kompleksowej wiedzy z zakresu projektowania, implementacji i zarządzania bazami oraz hurtowniami danych, z uwzględnieniem specyfiki systemów analitycznych.
Rozwój praktycznych umiejętności w zakresie modelowania danych, implementacji systemów bazodanowych i tworzenia rozwiązań, które są podstawą systemów Business Intelligence.

Odniesienia do frameworka edukacyjnego mikrokompetencji SFIA:
Database Design DBDS - poziom 3
Data Management DATM - poziom 3
Data Engineering DENG - poziom 3
Data Modelling and Design DTAN - poziom 3

Wprowadzenie do systemów baz danych i hurtowni danych, ich architektury oraz różnic między rozwiązaniami OLTP i OLAP. Modelowanie danych w kontekście relacyjnym i wymiarowym, wykorzystanie SQL oraz zaawansowanych zapytań analitycznych. Procesy integracji i przetwarzania danych (ETL) oraz ich automatyzacja. Przegląd platform bazodanowych, zarządzanie metadanymi i jakością danych. Nowoczesne architektury danych, w tym systemy NoSQL i data lake. Aspekty bezpieczeństwa i wydajności systemów bazodanowych. Projektowanie, implementacja i optymalizacja baz danych oraz hurtowni danych, w tym modelowanie wymiarowe i integracja danych. Praca z różnymi systemami bazodanowymi, zarządzanie jakością i bezpieczeństwem danych.

Wykład:
1. Wprowadzenie do systemów bazodanowych. Architektura systemów OLTP i OLAP
2. Porównanie różnych podejść do przechowywania i przetwarzania danych
3. Modelowanie relacyjne. Projektowanie schematów baz danych, normalizacja i denormalizacja. Modelowanie związków między encjami w kontekście analitycznym
4. Język SQL. Zapytania analityczne, funkcje okienkowe, procedury składowane. Zapytania złożone. Podzapytania
5. Optymalizacja zapytań w kontekście dużych zbiorów danych
6. Hurtownie danych. Architektura i komponenty hurtowni danych. Koncepcja hurtowni danych w porównaniu z systemami opartymi na relacyjnym modelu
7. Koncepcja kostki danych. Wymiary i fakty. Modelowanie wymiarowe i schematy gwiaździste
8. Procesy ETL. Projektowanie i implementacja procesów ekstrakcji, transformacji i ładowania danych
9. Architektura systemów ładowania danych. Warstwy pośrednie i ich rola. ETL kontra ELT we współczesnych hurtowniach. Zapewnienie jakości danych
10. Narzędzia DBMS oraz zarządzanie metadanymi, jakością danych i bezpieczeństwem w kontekście Data Governance, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami
11. Systemy NoSQL. Bazy dokumentowe, grafowe i kolumnowe. Wybór odpowiedniej technologii dla różnych przypadków użycia
12. Systemy NoSQL. Bazy dokumentowe, grafowe i kolumnowe. Wybór odpowiedniej technologii dla różnych przypadków użycia
13. Koncepcja Data Lake i Modern Data Stack. Architektura nowoczesnych rozwiązań do przechowywania i analizy danych Business Intelligence
14. Koncepcja Data Lake i Modern Data Stack. Architektura nowoczesnych rozwiązań do przechowywania i analizy danych Business Intelligence
15. Integracja różnych źródeł danych

Pracownia specjalistyczna:
1. Projektowanie baz danych: modelowanie relacyjne; implementacja schematów; optymalizacja struktur danych
2. Implementacja zapytań analitycznych: zaawansowany SQL; analiza wydajności; optymalizacja zapytań
3. Implementacja zapytań analitycznych: zaawansowany SQL; analiza wydajności; optymalizacja zapytań
4. Implementacja zapytań analitycznych: zaawansowany SQL; analiza wydajności; optymalizacja zapytań
5. Projektowanie hurtowni danych: modelowanie wymiarowe; implementacja schematów; integracja źródeł danych
6. Projektowanie hurtowni danych: modelowanie wymiarowe; implementacja schematów; integracja źródeł danych
7. Projektowanie hurtowni danych: modelowanie wymiarowe; implementacja schematów; integracja źródeł danych
8. Projektowanie hurtowni danych: modelowanie wymiarowe; implementacja schematów; integracja źródeł danych
9. Procesy ETL: implementacja pipeline'ów ETL. Zapewnienie jakości danych. Automatyzacja procesów
10. Procesy ETL: implementacja pipeline'ów ETL. Zapewnienie jakości danych. Automatyzacja procesów
11. Procesy ETL: implementacja pipeline'ów ETL. Zapewnienie jakości danych. Automatyzacja procesów
12. Systemy NoSQL: praca z różnymi typami baz NoSQL. Implementacja przypadków użycia; integracja z systemami analitycznymi
13. Systemy NoSQL: praca z różnymi typami baz NoSQL. Implementacja przypadków użycia; integracja z systemami analitycznymi
14. Systemy NoSQL: praca z różnymi typami baz NoSQL. Implementacja przypadków użycia; integracja z systemami analitycznymi
15. Zaliczenie pracowni specjalistycznej

dyskusja rozwiązań,   metoda projektów,   wykład konwersatoryjny,   wykład problemowy,   wykład z prezentacją multimedialną,  

W: egzamin pisemny z pytaniami otwartymi
Ps: opracowanie zadań projektowych realizowanych w grupach

1. M.J. Hernandez, Projektowanie baz danych dla każdego: przewodnik krok po kroku, Helion, Gliwice, 2022
2. A. DeBarros, SQL w praktyce: jak dzięki danym uzyskiwać cenne informacje, Helion, Gliwice, 2024
3. J.L. Viescas, D.J.Steele, B.G. Clothier, Mistrzowski SQL: 61 technik pisania wydajnego kodu SQL, Helion, Gliwice, 2017
4. R.M.P. Teate, SQL dla analityków danych: tworzenie zbiorów danych dla początkujących, Helion, Gliwice, 2023
5. A. Chodkowska-Gyurics, Hurtownie danych: teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2017

1. L. Campbell, C. Majors, Inżynieria niezawodnych baz danych: projektowanie systemów odpornych na błędy, Helion, Gliwice, 2018
2. J. Reis, M. Housley, Inżynieria danych w praktyce: kluczowe koncepcje i najlepsze technologie, Helion, Gliwice, 2023
3. D. Vaughan, Umiejętności analityczne w pracy z danymi i sztuczną inteligencją: wykorzystywanie najnowszych technologii w rozwijaniu przedsiębiorstwa, Helion, Gliwice, 2021