Wierk - Wydział Informatyki, Elektroniczne Ramy Kwalifikacji

Wydział Informatyki
Kierunek studiów	Informatyka							Poziom i forma studiów	pierwszego stopnia inżynierskie stacjonarne
Specjalność / Ścieżka dyplomowania	---							Profil kształcenia	ogólnoakademicki
Nazwa przedmiotu	Analiza danych w Google Cloud Platform							Kod przedmiotu	INF1ADG
								Rodzaj przedmiotu	obieralny
Forma zajęć i liczba godzin	W	Ć	L	P	Ps	T	S	Semestr	5
	26				30			Punkty ECTS	5
Przedmioty wprowadzające	Bazy danych (INF1BDA),
Cele przedmiotu	Zapoznanie studentów z narzędziami chmury Google Cloud Platform do analizy i wizualizacji danych. Odniesienia do frameworka edukacyjnego mikrokompetencji SFIA: Data Management (DATM) - poziom 3 Data Analysis (DTAN) - poziom 3 Cloud Services Development & Deployment (CLDM) - poziom 2 Business Intelligence (BINT) - poziom 2 Data Science (DATS)- poziom 2
Treści programowe	Wykład 1 Wprowadzenie do przetwarzania w chmurze 2 Analiza danych w chmurze 3 Cykl życia danych 4 Rola analityka danych w chmurze 5 Wprowadzenie do zarządzania danymi i ich przechowywania w chmurze 6 Kluczowe elementy organizacji danych 7 Kroki do odnalezienia danych 8 Techniki dostępu do danych 9 Wprowadzenie do transformacji danych w chmurze 10 Przetwarzanie surowych danych za pomocą potoków 11 Strategie optymalizacji danych w chmurze 12 Wizualizacja danych w chmurze 13 Zaliczenie wykładu Pracownia specjalistyczna 1 Zapoznanie z interfejsem BigQuery 2 Typy danych w BigQuery 3 Identyfikacja różnych źródeł danych wsadowych i strumieniowych 4 Zapoznanie z lakehouse 5 Nawigacja w Dataplex 6 Porównanie analizy danych w BigQuery i Dataproc 7 Zarządzanie partycjonowaną tabelą w BigQuery 8 Zapoznanie z metodami transformacji danych 9 Tworzenie i zarządzanie potokami SQL 10 Metoda RFM do segmentacji danych klientów 11 Utworzenie raportu w Looker Studio 12 Utworzenie dashboardu w Looker Enterprise UI 13 Wymiary i pomiary modelu przy użyciu LookML 14 Zbieraj, przetwarzaj i przechowuj dane w BigQuery 15 Analizuj i aktywuj swoje dane dzięki Looker Enterprise
Metody dydaktyczne	wykład problemowy, programowanie z użyciem komputera,
Forma zaliczenia	Wykład: zaliczenie pisemne Pracownia specjalistyczna: testy i zadania w chmurze GCP
Symbol efektu uczenia się	Zakładane efekty uczenia się								Odniesienie do kierunkowych efektów uczenia się
EU1	zna możliwości przechowywania i analizy danych w chmurze obliczeniowej								INF1_W07 INF1_W10 INF1_W14
EU2	zna możliwości transformacji danych w chmurze w tym budowania potoków danych								INF1_W07 INF1_W10 INF1_W14
EU3	potrafi odczytywań, transformować i zapisywać dane narzędziami chmury Google								INF1_U08 INF1_U11 INF1_U13
EU4	potrafi budować raporty i wizualizować dane w chmurze Google								INF1_U07
Symbol efektu uczenia się	Sposób weryfikacji efektu uczenia się								Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja
EU1	testy oraz zadania praktyczne na platformie GCP								W
EU2	zaliczenie pisemne								W
EU3	testy oraz zadania praktyczne na platformie GCP								Ps
EU4	testy oraz zadania praktyczne na platformie GCP								Ps
Bilans nakładu pracy studenta (w godzinach)									Liczba godz.
Wyliczenie
	1 - Udział w wykładach								26
	2 - Udział w pracowni specjalistycznej								30
	3 - Indywidualnym wsparciem merytorycznym procesu uczenia się, udziałem w zaliczeniach organizowanych poza planem zajęć								4
	4 - Przygotowaniem do zaliczenia wykładu								10
	5 - Przygotowaniem do bieżących zajęć								55
RAZEM:									125
Wskaźniki ilościowe									GODZINY	ECTS
Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela									60 (2)+(1)+(3)	2.4
Nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym									85 (2)+(5)	3.4
Literatura podstawowa	1. Kurs online - Google Cloud Computing Foundations Certificate (https://www.cloudskillsboost.google/paths/36) 2. Oficjalna dokumentacja Google Cloud Documentation (https://cloud.google.com/docs)
Literatura uzupełniająca	1. Cloud Analytics with Google Cloud Platform: An end-to-end guide to processing and analyzing big data using Google Cloud Platform. Thodge, Sanket. 2018
Jednostka realizująca	Katedra Oprogramowania								Data opracowania programu
Program opracował(a)	dr inż. Jerzy Krawczuk								2025.05.12