Przetwarzanie i analiza danych w SQL 2400-M2ABPAD
Relacyjne modele danych i zaawansowane zarządzanie strukturą danych
Pojęcie relacyjnego modelu danych, normalizacja i projektowanie struktur bazodanowych, zależności między tabelami, integralność danych oraz zarządzanie schematami danych w środowisku analitycznym.
Zaawansowane zapytania SQL i logika przetwarzania danych
Konstrukcja złożonych zapytań, w tym wykorzystanie podzapytań, złączeń oraz warunków logicznych do efektywnego wydobywania informacji z dużych zbiorów danych.
Analiza danych z wykorzystaniem funkcji agregujących i analitycznych
Zastosowanie funkcji agregujących, okien analitycznych i miar statystycznych do analizy trendów, porównań, rankingów oraz badania zależności w danych.
Optymalizacja zapytań i wydajność przetwarzania danych
Zasady efektywnego przetwarzania danych, analiza kosztów zapytań, podstawowe techniki optymalizacji oraz wpływ struktury danych na wydajność analiz.
Dynamiczne raportowanie i przygotowanie danych do analiz decyzyjnych
Tworzenie zestawień i raportów wspierających analizę biznesową, przygotowanie danych do dalszego przetwarzania oraz prezentacja wyników w kontekście podejmowania decyzji.
Zastosowania SQL w analizie biznesowej i wspomaganiu decyzji
Wykorzystanie języka SQL w projektach analitycznych, interpretacja wyników analiz danych oraz rola zapytań bazodanowych w procesach decyzyjnych organizacji.
Szacunkowy nakład pracy studenta: 3ECTS x 25h = 75h
(K) - godziny kontaktowe (S) - godziny pracy samodzielnej
zajęcia: 30h (K) 0h (S)
konsultacje: 2h (K) 0h (S)
wykonanie zadań praktycznych: 0h (K) 15h (S)
przygotowanie do zajęć: 0h (K) 8h (S)
przygotowanie projektu: 0h (K) 20h (S)
Razem: 32h (K) + 43h (S) = 75h
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Efekty uczenia się
Po ukończeniu przedmiotu, student:
W ZAKRESIE WIEDZY:
Zna i rozumie zaawansowane metody analizy danych wykorzystywane w ekonomii i analizie biznesowej, w szczególności rolę relacyjnych baz danych i języka SQL w procesach analitycznych i decyzyjnych.
Rozumie znaczenie struktury danych, logiki zapytań oraz wydajności przetwarzania informacji dla jakości analiz ekonomicznych i poprawności wnioskowania.
Zna możliwości i ograniczenia wykorzystania zapytań bazodanowych w analizie zjawisk gospodarczych, w tym w kontekście pracy na dużych zbiorach danych.
W ZAKRESIE UMIEJĘTNOŚCI:
Potrafi samodzielnie projektować i realizować zaawansowane analizy danych z wykorzystaniem języka SQL, dobierając odpowiednie zapytania, funkcje analityczne i agregacje do rozwiązywanego problemu ekonomicznego.
Potrafi krytycznie interpretować wyniki analiz uzyskanych na podstawie danych bazodanowych, identyfikując zależności ekonomiczne oraz formułując wnioski wspierające podejmowanie decyzji.
Potrafi przygotowywać zestawienia i raporty analityczne na potrzeby analizy ekonomicznej i biznesowej, z uwzględnieniem przejrzystości, rzetelności i efektywności przetwarzania danych.
W ZAKRESIE KOMPETENCJI:
Jest gotów do odpowiedzialnego i etycznego wykorzystywania danych w analizach ekonomicznych, mając świadomość konsekwencji błędnej interpretacji lub niewłaściwego przetwarzania informacji.
Wykazuje gotowość do krytycznej oceny własnych analiz oraz do ciągłego doskonalenia kompetencji analitycznych, w odpowiedzi na zmieniające się potrzeby badań ekonomicznych i praktyki gospodarczej.
Potrafi współpracować z innymi analitykami i ekonomistami, komunikując wyniki analiz danych w sposób zrozumiały dla odbiorców nieposiadających specjalistycznej wiedzy technicznej.
Kryteria oceniania
Uzyskanie zaliczenia przedmiotu wymaga:
Przygotowania projektu (indywidualny lub zespołowy) polegającego na analizie danych ekonomicznych z wykorzystaniem języka SQL
Wykonania zadań praktycznych sprawdzających umiejętność konstruowania zapytań i analizy danych
Aktywności na zajęciach (rozwiązywanie zadań, udział w dyskusji, praca zespołowa)
Skala ocen:
Skala ocen:
[0%-50%) – ndst
[51%-60%) – dst
[61%-70%) – dst +
[71%-80%) – db
[81%-90%) – db+
[91%-100%] – bdb.
Literatura
Literatura podstawowa:
Materiały przygotowywane przez wykładowcę.
Literatura pomocnicza:
- P.Beynon_Davies, "Systemy baz danych", Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2003
- Richard Stones, Neil Matthew, Bazy Danych i MySQL, Helion, Gliwice 2003
- Microsoft SQL Server 2005 od środka: Mechanizm składowania danych, APN Promise, Warszawa 2007
- Microsoft SQL Server 2005 od środka: Zapytania w języku T-SQL, APN Promise, Warszawa 2006 Ewa Łuszczyk, Mirosława Koperkowska, Ćwiczenia z Access 2003 - wersja polska, wyd. Mikom, Warszawa 2004
- Ben Forta, Poznaj SQL w 10 minut, Intersoftland, Warszawa 2000
- Adam Majczak, SQL od podstaw, wyd. I, Translator s.c., Warszawa 2001
- Stones Richard, Matthew Neil, Bazy danych i MySQL, Helion, Gliwice 2003
- Prague, Cary N., Access 2003 PL: biblia, Helion, Gliwice 2004
- Vidette Poe, Patricka Klauer, Stephen Brobst - Tworzenie hurtowni danych, WNT, Warszawa 1999
- Chris Todman – Projektowanie hurtowni danych, WNT, Warszawa 2003
- Inmon W.H. Building the Data Warehouse, Third Edition