Database Systems 2

Zkratka předmětu KMI/ODBS2
Název předmětu Database Systems 2
Akademický rok 2018/2019
Pracoviště / Zkratka KMI/ODBS2
Název Database Systems 2
Akreditováno/Kredity Ano/3
Rozsah hodin Cvičení 2 HOD/TYD
Vyučovací jazyk angličtina
Nahrazovaný předmět KMI/DBS2
Vyloučené předměty
Podmiňující KMI/DBS1, KMI/KDBS1, KMI/ODBS1
Způsob zakončení Zápočet
Forma zakončení Kombinovaná
Zápočet před zkouškou Ne
Vyučovaný semestr Letní
Cíle předmětu (anotace)

The course is based on practical programming of database applications - creating of database models and connection of relational databases with object-oriented programs. Students are introduced to procedures of analysis, modeling and implementation of complex projects based on manipulation with data.

Cílem předmětu je praktická tvorba databázových aplikací - vytváření databázových modelů, propojení relačních databází s objektovými programy. Studenti se rovněž seznámí s postupy analýzy, návrhu a implementace ucelených projektů založených na práci s daty a jazyku UML.

Požadavky na studenta

Credit Requirements:
Programming partial short tasks, creating a project application. Global success rate minimally 65%.

Požadavky k zápočtu:
Zpracování dílčích úložek, vytvoření projektové aplikace. Celková úspěšnost alespoň 65%.

Obsah

1. - Introduction into data mining
2. - Data sources. Relational DB. OLAP. Data warehouses.
3. - Fundamentals of statistics and
4. - Statistics. Pivot tables. Regression analyzes. Clustering.
5. - Data preparing
6. - Machine learning.
7. - Decision trees.
8. - Association rules.
9. - Decision rules.
10. - Neural networks, Bayesian classification.
11. - Result evaluation.
12. - Data mining software systems overview.

1. - Data mining
2. - Zdroje. Relační DB. OLAP. Datové sklady
3. - Základy pravděpodobnosti a statistiky
4. - Statistika. Kontingenční tabulky. Regresní analýza. Diskriminační, shluková analýza
5. - Příprava dat
6. - Strojové učení
7. - Rozhodovací stromy
8. - Asociační pravidla
9. - Rozhodovací pravidla
10. - Neuronové sítě, Bayesovská klasifikace
11. - Vyhodnocení výsledků
12. - Systémy pro dobývání znalostí z DB

Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu

The subject Database systems 1 (DBS1)

Předmět Databázové systémy 1 (DBS1)

Získané způsobilosti

Student will be familiarized with the steps of the knowledge discovery process, and with techniques, algorithms and tools used in the process od knowledge discovery in databases. Student will be able to solve simple practical data mining tasks.

Studenti mají přehled o základních etapách procesu získávání znalostí z databází, o základních technikách, algoritmech a nástrojích data miningu. Student je schopen řešit jednoduché praktické úlohy z oblasti dobývání dat.

Garanti a vyučující
  • Garanti: doc. Ing. Ladislav Beránek, CSc.
  • Cvičící: Mgr. Radim Remeš
Literatura
  • THOMSEN, C. Database Programming with C#. Apress, 2002.
  • N. Jukic, S. Vrbsky, S. Nestorov. Database Systems: Introduction to Databases and Data Warehouses. Prentice Hall, 2013. ISBN 978-0132575676.
  • P. Atkinson, R. Vieira. Beginning Microsoft SQL Server 2012 Programming. Wrox, 2012. ISBN 978-1118102282.
  • R. Mistry, S. Misner. Introducing Microsoft SQL Server 2014. Microsoft Press, 2014. ISBN 978-0735684751.
  • SHOEMAKER, M., L. UML Applied: A .NET Perspective. Apress, 2004.
Vyučovací metody

Monologická (výklad, přednáška, instruktáž), Demonstrace, E-learning

Hodnotící metody

Test, Seminární práce

Stáhnout jako PDF