Detail předmětu

Ukládání a příprava dat

FIT-UPAAk. rok: 2019/2020

Předmět zavádí základní klasifikaci dat z pohledu získávání znalostí z dat a přibližuje v širší úrovni vybrané moderní databázové systémy s tím, že vybrané partie studuje i do hloubky --- jedná se o objektově-relační databáze, prostorové databáze včetně problematiky ukládání a indexace vícerozměrných dat, NoSQL databáze, XML a multimediální databáze, pokročilé možnosti dotazování nad relačními databázemi. Dále je vysvětlen proces získávání znalostí z dat a jeho jednotlivé kroky se zaměřením zejména na typické úlohy předzpracování dat před samotnou extrakcí potenciálně užitečných znalostí z dat. Proces získávání znalostí je ilustrován na případových studiích.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav informačních systémů (UIFS)

Výsledky učení předmětu

Studenti budou schopni klasifikovat data z pohledu získávání znalostí, ukládat a manipulovat data ve vhodných databázových systémech, rychle vyhledávat potřebné údaje, zkoumat vlastnosti dat a připravit je pro následnou extrakci znalostí.
- Student lépe zvládne práci s daty v různých situacích
- Student se zdokonalí v řešení malých projektů v malém týmu

Prerekvizity

Základy teorie relačního modelu dat. Formalizace návrhu relační databáze. Organizace dat na interní úrovni. Bezpečnost a integrita dat. Transakce. Konceptuální modelování a návrh relační databáze z konceptuálního modelu. Jazyk SQL. Základy počítačové grafiky. Základy výpočetní geometrie. Objektové paradigma. Základy statistiky a pravděpodobnosti.

Způsob a kritéria hodnocení

  • Půlsemestrální zkouška, u které neexistuje náhradní, či opravný termín.
  • Řešení 1 projektu v průběhu semestru a jeho odevzdání ve stanoveném termínu.

Podmínky zápočtu:
Student musí během semestru získat alespoň 50% bodů z možného maxima, tj. 20 bodů ze 40.
Pokud bude odhaleno plagiátorství nebo nedovolená spolupráce na projektech, či u půlsemestrální zkoušky, zápočet nebude udělen a dále bude zváženo zahájení disciplinárního řízení.

Učební cíle

Vysvětlit základní klasifikaci dat a datových zdrojů, podat hlubší pohled na vybrané databázové systémy (objektově-relační, prostorové, NoSQL, XML a multimediální), včetně principů efektivních přístupových metod k datům, dále vysvětlit podstatu a jednotlivé kroky procesu získávání znalostí z dat se zaměřením na předzpracování dat a explorační analýzu.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

  • Půlsemestrální zkouška - písemně, formou otázek, kde odpovědi se tvoří celou větou, neexistuje náhradní/opravný termín. (20 bodů)
  • Vypracování projektů - 1 projekt (vytvoření programu, dle zadání) s příslušnou dokumentací. (20 bodů)
  • Závěrečná zkouška se skládá z otázek, kde odpovědi se tvoří celou větou. Maximální hodnocení zkoušky je 60 bodů, přičemž pro získání bodů ze zkoušky je nutné zkoušku vypracovat tak, aby byla hodnocena nejméně 25 body, v opačném případě bude zkouška hodnocena 0 body. Zkouška má jeden řádný a dva opravné termíny. Řádný termín zkoušky bude realizován písemnou formou, opravné termíny budou realizovány formou písemnou nebo kombinovanou (tedy písemně i ústně v jeden den - ráno písemná, odpoledne ústní část). Forma opravných termínů zkoušky bude oznámena vždy po vyhodnocení předchozího termínu zkoušky, přičemž kombinovaná forma zkoušky může být zvolena tehdy, pokud se daného termínu zkoušky bude moci zúčastnit nejvýše 16 studentů.

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program MITAI magisterský navazující

    specializace NBIO , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NSEN , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NVIZ , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NGRI , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NISD , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NSEC , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NCPS , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NHPC , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NNET , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NMAL , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NVER , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NIDE , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NEMB , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NSPE , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NADE , 1 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NMAT , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu
    specializace NISY , 0 ročník, zimní semestr, povinný, základní teoretický předmět profilujícího základu

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Marek Rychlý, Ph.D.
doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc.
doc. Dr. Ing. Dušan Kolář

Osnova

  1. Úvod: obsah předmětu, charakter dat, úvod k získávání znalostí z dat, rekapitulace historického vývoje databázových technologií
  2. Objektově relační DB, objektově-relační mapování, pokročilé vlastnosti SQL
  3. Prostorové DB: problematika uložení a zpracování
  4. Prostorové DB: způsoby řešení ukládání
  5. Indexace v prostorových DB I - bodové útvary
  6. Indexace v prostorových DB II - vícerozměrné útvary
  7. Půlsemestrální zkouška
  8. Multimediální a XML databáze
  9. NoSQL databáze
  10. Proces získávání znalostí z dat, předzpracování dat v procesu získávání znalostí - charakteristiky dat, exploratorní analýza.
  11. Předzpracování dat v procesu získávání znalostí - metody předzpracování.
  12. Základní úlohy získávání znalostí z dat a příklady odpovídajících metod
  13. Programovací jazyky používané pro získávání znalostí z dat a ukázkové případové studie získávání znalostí z dat

Cvičení odborného základu

6 hod., povinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Marek Rychlý, Ph.D.
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D.

Osnova

DEMO cvičení
  1. Objektově-relační a prostorové databáze, práce v nich, zvláštnosti užití
  2. Multimediální a XML databáze, indexace dat
  3. NoSQL databáze

Cvičení na počítači

6 hod., povinná

Vyučující / Lektor

RNDr. Marek Rychlý, Ph.D.
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D.

Osnova

  1. Aplikační vazby na objektově relační databáze, aplikace v prostorových databázích
  2. Multimediální a XML databáze, indexace dat
  3. NoSQL databáze v aplikacích

Projekt

14 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Ivana Burgetová, Ph.D.
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D.

Osnova

  1. Vytvoření aplikace a demonstrace vlastností práce s nestrukturovanými i strukturovanými daty různé povahy.