PA220 Database systems for data analytics

Fakulta informatiky
podzim 2024
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučováno kontaktně
Vyučující
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miriama Jánošová (pomocník)
Mgr. David Procházka (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
Pá 27. 9. až Pá 20. 12. Pá 10:00–11:50 D3
Předpoklady
Knowledge of relational database systems, query and transaction processing and principles of indexing, preferably in the scope of PB154 or PB168 courses or their equivalents from other universities.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
To get acquainted with the possibilities of database systems and their use for data analytics: design and implementation of data warehouses; query languages and tools for integration with external computing and analytics platforms; analytical databases.
Výstupy z učení
Student will be able to: - understand the principles of data warehouses; - describe typical examples of data warehouse use-cases; - design a data warehouse; - create a solution to analytical tasks.
Osnova
  • Introduction to data warehouses and business intelligence.
  • Data modeling for data warehouses: dimensions, facts.
  • Data warehouse lifecycle.
  • Data warehouse creation processes: ETL.
  • Data warehouse applications: sales, CRM.
  • Analytical databases.
  • Languages for analytical tasks.
  • Big data analytics.
Literatura
    doporučená literatura
  • KIMBALL, Ralph a Margy ROSS. Data warehouse toolkit : the definitive guide to dimensional modeling. Third edition. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013, xxxiv, 564. ISBN 9781118530801. info
  • INMON, William H. Building the data warehouse. 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005, xxviii, 54. ISBN 0764599445. info
    neurčeno
  • Apache Impala
  • Apache Hive
  • Microsoft Corporation. Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012. 2012. info
  • Oracle Warehouse Builder 11gR2getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Edited by Bob Griesemer. Olton, Birmingham: Packt Pub., 2011, v, 408 p. ISBN 9781849683456. info
Výukové metody
Lectures and home assignments with their consultations during lectures.
Metody hodnocení
Written exam -- includes both test questions (choice of options) and free-hand answers; evaluation of home assignments.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023.

PA220 Database systems for data analytics

Fakulta informatiky
podzim 2023
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miriama Jánošová (pomocník)
Mgr. David Procházka (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
St 10:00–11:50 D3
Předpoklady
Knowledge of relational database systems, query and transaction processing and principles of indexing, preferably in the scope of PB154 or PB168 courses or their equivalents from other universities.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
To get acquainted with the possibilities of database systems and their use for data analytics: design and implementation of data warehouses; query languages and tools for integration with external computing and analytics platforms; analytical databases.
Výstupy z učení
Student will be able to: - understand the principles of data warehouses; - describe typical examples of data warehouse use-cases; - design a data warehouse; - create a solution to analytical tasks.
Osnova
  • Introduction to data warehouses and business intelligence.
  • Data modeling for data warehouses: dimensions, facts.
  • Data warehouse lifecycle.
  • Data warehouse creation processes: ETL.
  • Data warehouse applications: sales, CRM.
  • Analytical databases.
  • Languages for analytical tasks.
  • Big data analytics.
Literatura
    doporučená literatura
  • KIMBALL, Ralph a Margy ROSS. Data warehouse toolkit : the definitive guide to dimensional modeling. Third edition. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013, xxxiv, 564. ISBN 9781118530801. info
  • INMON, William H. Building the data warehouse. 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005, xxviii, 54. ISBN 0764599445. info
    neurčeno
  • Apache Impala
  • Apache Hive
  • Microsoft Corporation. Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012. 2012. info
  • Oracle Warehouse Builder 11gR2getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Edited by Bob Griesemer. Olton, Birmingham: Packt Pub., 2011, v, 408 p. ISBN 9781849683456. info
Výukové metody
Lectures.
Metody hodnocení
written exam -- includes both test questions (choice of options) and free-hand answers.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2024.

PA220 Database systems for data analytics

Fakulta informatiky
podzim 2022
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miriama Jánošová (pomocník)
Mgr. David Procházka (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
Út 16:00–17:50 D1
Předpoklady
Knowledge of relational database systems, query and transaction processing and principles of indexing, preferably in the scope of PB154 or PB168 courses or their equivalents from other universities.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 6 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
To get acquainted with the possibilities of database systems and their use for data analytics: design and implementation of data warehouses; query languages and tools for integration with external computing and analytics platforms; analytical databases.
Výstupy z učení
Student will be able to: - understand the principles of data warehouses; - describe typical examples of data warehouse use-cases; - design a data warehouse; - create a solution to analytical tasks.
Osnova
  • Introduction to data warehouses and business intelligence.
  • Data modeling for data warehouses: dimensions, facts.
  • Data warehouse lifecycle.
  • Data warehouse creation processes: ETL.
  • Data warehouse applications: sales, CRM.
  • Analytical databases.
  • Languages for analytical tasks.
  • Big data analytics.
Literatura
    doporučená literatura
  • KIMBALL, Ralph a Margy ROSS. Data warehouse toolkit : the definitive guide to dimensional modeling. Third edition. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013, xxxiv, 564. ISBN 9781118530801. info
  • INMON, William H. Building the data warehouse. 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005, xxviii, 54. ISBN 0764599445. info
    neurčeno
  • Apache Impala
  • Apache Hive
  • Microsoft Corporation. Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012. 2012. info
  • Oracle Warehouse Builder 11gR2getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Edited by Bob Griesemer. Olton, Birmingham: Packt Pub., 2011, v, 408 p. ISBN 9781849683456. info
Výukové metody
Lectures.
Metody hodnocení
written exam -- includes both test questions (choice of options) and free-hand answers.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2023, podzim 2024.

PA220 Databázové systémy pro datovou analytiku

Fakulta informatiky
podzim 2021
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miriama Jánošová (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
Čt 16. 9. až Čt 9. 12. Čt 10:00–11:50 D2
Předpoklady
Znalost relačních databázových systémů, zpracování dotazů a transakcí a indexování, min. v rozsahu předmětu PB154 nebo PB168 nebo jejich ekvivalentů z jiných univerzit.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Seznámit s možnostmi databázových systémů a jejich využití v datové analytice: návrh a realizace datových skladů; dotazovací jazyky a nástroje pro integraci s externími výpočetními a analytickými platformami (Apache Hive); analytické databáze (Apache Impala).
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen: - rozumět principům datových skladů; - představit typické příklady použití datových skladů; - navrhnout vhodný datový sklad; - prakticky realizovat analytické úlohy.
Osnova
  • Úvod do datových skladů a business intelligence.
  • Modelování dat pro datové sklady: dimenze, fakta.
  • Životní cyklus datového skladu.
  • Procesy pro tvorbu datového skladu: ETL.
  • Aplikace datových skladů: prodejní systémy, CRM.
  • Analytické databáze.
  • Jazyky pro realizaci analytický úloh.
  • Analytika velkých dat.
Literatura
    doporučená literatura
  • KIMBALL, Ralph a Margy ROSS. Data warehouse toolkit : the definitive guide to dimensional modeling. Third edition. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013, xxxiv, 564. ISBN 9781118530801. info
  • INMON, William H. Building the data warehouse. 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005, xxviii, 54. ISBN 0764599445. info
    neurčeno
  • Microsoft Corporation. Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012. 2012. info
  • Oracle Warehouse Builder 11gR2getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Edited by Bob Griesemer. Olton, Birmingham: Packt Pub., 2011, v, 408 p. ISBN 9781849683456. info
Výukové metody
Přednášky s elektronickými materiály.
Metody hodnocení
písemná zkouška -- zahrnuje jak testové otázky (výběr z možností), tak i volné odpovědi.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.

PA220 Databázové systémy pro datovou analytiku

Fakulta informatiky
podzim 2020
Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D. (přednášející)
RNDr. Miriama Jánošová (pomocník)
Garance
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Rozvrh
Út 12:00–13:50 A320
Předpoklady
Znalost relačních databázových systémů, zpracování dotazů a transakcí a problematiky optimalizace dotazů, nejlépe v rozsahu předmětu PA152.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 29 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Seznámit s možnostmi databázových systémů a jejich využití v datové analytice: návrh a realizace datových skladů; dotazovací jazyky a nástroje pro integraci s externími výpočetními a analytickými platformami (Apache Hive); analytické databáze (Apache Impala).
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen: - rozumět principům datových skladů; - představit typické příklady použití datových skladů; - navrhnout vhodný datový sklad; - prakticky realizovat analytické úlohy.
Osnova
  • Úvod do datových skladů a business intelligence.
  • Modelování dat pro datové sklady: dimenze, fakta.
  • Životní cyklus datového skladu.
  • Procesy pro tvorbu datového skladu: ETL.
  • Aplikace datových skladů: prodejní systémy, CRM.
  • Analytické databáze.
  • Jazyky pro realizaci analytický úloh.
  • Analytika velkých dat.
Literatura
    doporučená literatura
  • KIMBALL, Ralph a Margy ROSS. Data warehouse toolkit : the definitive guide to dimensional modeling. Third edition. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013, xxxiv, 564. ISBN 9781118530801. info
  • INMON, William H. Building the data warehouse. 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005, xxviii, 54. ISBN 0764599445. info
    neurčeno
  • Microsoft Corporation. Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012. 2012. info
  • Oracle Warehouse Builder 11gR2getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Edited by Bob Griesemer. Olton, Birmingham: Packt Pub., 2011, v, 408 p. ISBN 9781849683456. info
Výukové metody
Přednášky s elektronickými materiály.
Metody hodnocení
písemná zkouška -- zahrnuje jak testové otázky (výběr z možností), tak i volné odpovědi.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.

PA220 Databázové systémy pro datovou analytiku

Fakulta informatiky
podzim 2019

Předmět se v období podzim 2019 nevypisuje.

Rozsah
2/0/0. 2 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D. (přednášející)
Garance
doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D.
Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra strojového učení a zpracování dat – Fakulta informatiky
Předpoklady
Znalost relačních databázových systémů, zpracování dotazů a transakcí a problematiky optimalizace dotazů, nejlépe v rozsahu předmětu PA152.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 29 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Seznámit s možnostmi databázových systémů a jejich využití v datové analytice: návrh a realizace datových skladů; dotazovací jazyky a nástroje pro integraci s externími výpočetními a analytickými platformami (Apache Hive); analytické databáze (Apache Impala).
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu schopen: - rozumět principům datových skladů; - představit typické příklady použití datových skladů; - navrhnout vhodný datový sklad; - prakticky realizovat analytické úlohy.
Osnova
  • Úvod do datových skladů a business intelligence.
  • Modelování dat pro datové sklady: dimenze, fakta.
  • Životní cyklus datového skladu.
  • Procesy pro tvorbu datového skladu: ETL.
  • Aplikace datových skladů: prodejní systémy, CRM.
  • Analytické databáze.
  • Jazyky pro realizaci analytický úloh.
  • Analytika velkých dat.
Literatura
    doporučená literatura
  • KIMBALL, Ralph a Margy ROSS. Data warehouse toolkit : the definitive guide to dimensional modeling. Third edition. Indianapolis: John Wiley & Sons, 2013, xxxiv, 564. ISBN 9781118530801. info
  • INMON, William H. Building the data warehouse. 4th ed. Indianapolis: Wiley Publishing, 2005, xxviii, 54. ISBN 0764599445. info
    neurčeno
  • Microsoft Corporation. Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012. 2012. info
  • Oracle Warehouse Builder 11gR2getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Edited by Bob Griesemer. Olton, Birmingham: Packt Pub., 2011, v, 408 p. ISBN 9781849683456. info
Výukové metody
Přednášky s elektronickými materiály.
Metody hodnocení
písemná zkouška -- zahrnuje jak testové otázky (výběr z možností), tak i volné odpovědi.
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2020, podzim 2021, podzim 2022, podzim 2023, podzim 2024.