M8DBR Database systems and R for data science

Faculty of Science
Spring 2022
Extent and Intensity
1/2/0. 3 credit(s) (fasci plus compl plus > 4). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
RNDr. Veronika Eclerová, Ph.D. (lecturer)
Guaranteed by
doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Department of Mathematics and Statistics – Departments – Faculty of Science
Supplier department: Department of Mathematics and Statistics – Departments – Faculty of Science
Timetable
Mon 17:00–17:50 MP2,01014a
  • Timetable of Seminar Groups:
M8DBR/01: Mon 18:00–19:50 MP2,01014a, V. Eclerová
Prerequisites (in Czech)
Základní znalosti algebry (relace a vlastnosti relací), základních popisných statistik, základy programování.
Course Enrolment Limitations
The course is offered to students of any study field.
Course objectives (in Czech)
Cílem předmětu je (i) seznámit studenty s jazykem SQL, (ii) naučit studenty zásady tvorby relačních databází a užití těchto principů v tvorbě datových skladů, (iii) naučit studenty práci s datovými sklady prostřednictvím napojení na prostředí R-studia (tvorba základních popisných statistik, reportů).
Learning outcomes (in Czech)
Student bude schopen:
Sestavit jednoduchý datový sklad (v MSSQL)
Z datového skladu získat data prostřednictví SQL
Umět napojit datový sklad na prostředí R-studia
Syllabus (in Czech)
  • Úvod do databázových systémů
  • Návrh databáze, matematické základy databázových systémů
  • Jazyk SQL – základní syntaxe a příkazy, filtrování dat, agregace, relace a propojování tabulek, tvorba view, uložených funkcí a procedur
  • Užití relačních databází pro tvorbu datových skladů
  • Analýza dat a reportování v R
Literature
    recommended literature
  • Databáze, David M. Kroenke David J. Auer, 2015, Computer Press
  • Databases using R, Ruiz E., Dostupné z https://db.rstudio.com/
  • Database concepts. KROENKE, David M., et al. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2010.
    not specified
  • WICKHAM, Hadley; GROLEMUND, Garrett. R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. " O'Reilly Media, Inc.", 2016.
Teaching methods (in Czech)
Praktická výuka na počítačích doplněna o teoretický výklad.
Assessment methods (in Czech)
Projekt (domácí práce v průběhu semestru) 80 bodů, ústní zkouška 20 bodů
Hodnocení:
• A: 90–100 bodů
• B: 80–89,9 bodů
• C: 70–79,9 bodů
• D: 60–69,9 bodů
• E: 50–59,9 bodů
• F: méně než 50 bodů
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
Study Materials
The course is taught annually.
The course is also listed under the following terms Spring 2024, Spring 2025.
  • Enrolment Statistics (Spring 2022, recent)
  • Permalink: https://is.muni.cz/course/sci/spring2022/M8DBR