Detail předmětu
Ukládání a příprava dat
FIT-UPAAk. rok: 2020/2021
Předmět se zaměřuje na moderní databázové systémy jako typické zdroje dat pro získávání znalostí a dále na přípravu dat k získávání znalostí. Jedná se o rozšířené relační (objektově-relační, s podporou pro práci s XML a JSON dokumenty), prostorové a NoSQL databázové systémy. Vysvětlený je odpovídající databázový model, způsob práce s daty a některé metody indexace dat. V kontextu výkladu základních kroků procesu získávání znalostí z dat je věnována pozornost popisným charakteristíkám dat a vizualizačním technikám používaným k pochopení dat a jejich vlastností. Dále jsou vysvětleny přístupy řešení typických úloh předzpracování dat pro získávání znalostí, jako je čištění, integrace, transformace, redukce apod. Rovněž jsou prezentovány přístupy k extrakci informace z webu pro účely získávání znalostí, charakterizovány nejčastěji používané jazyky a systémy pro získávání znalostí z dat a je uvedeno několik reálných případových studií.
V rámci předmětu studenti řeší projekt zaměřený na ...
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
- Student lépe zvládne práci s daty v různých situacích.
- Student se zdokonalí v řešení malých projektů v malém týmu.
Prerekvizity
- Základy relačních databází a jazyka SQL.
- Objektově orientované paradigma.
- Základy jazyka XML.
- Základy výpočetní geometrie.
- 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
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
- Půlsemestrální písemná zkouška, neexistuje náhradní/opravný termín, omluvené neúčasti řeší garant.
- Formulace dolovací úlohy v předepsaném termínu, omluvené neúčasti řeší cvičící.
- Prezentace výsledků projektu v předepsaném termínu, omluvené neúčasti řeší cvičící.
- Závěrečná zkouška, pro získání bodů ze zkoušky je nutné zkoušku vypracovat tak, aby byla hodnocena nejméně 20 body. V opačném případě bude zkouška hodnocena 0 body. Omluvenou neúčast řeší garant.
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program MITAI magisterský navazující
specializace NISY , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NADE , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NBIO , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NCPS , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NEMB , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NHPC , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NGRI , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NIDE , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NISD , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NMAL , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NMAT , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NNET , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NSEC , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NSEN , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NSPE , 1 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NVER , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NVIZ , 1 ročník, zimní semestr, povinný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
- Historie vývoje databázových technologií a získávání znalostí z dat, proces získávání znalostí z dat.
- Objektový přístup v databázích.
- NoSQL databáze I - úvod do NoSQL, CAP teorém a BASE, databáze klíč-hodnota a způsob uložení dat, rozdělení (partitioning) a distribuce dat.
- NoSQL databáze II - modely dat v NoSQL databázích (sloupcové, dokumentové a grafové databáze), dotazování a agregace dat, NewSQL databáze.
- Extrakce dat z webu (web scraping).
- Příprava dat - porozumění datům: popisné charakteristiky, vizualizační techniky, korelační analýza.
- Příprava dat - předzpracování I: čištění dat, integrace.
- Příprava dat - předzpracování II: redukce dat a řešení nevyváženosti dat, transformace dat, další úlohy předzpracování.
- Půlsemestrální zkouška.
- Jazyky a systémy pro získávání znalostí z dat, reálné případové studie.
- Podpora pro práci s XML a JSON dokumenty v databázích.
- Prostorové databáze.
- Indexování vícedimenzionálních dat.
Cvičení odborného základu
Vyučující / Lektor
Osnova
- Objektově-relační a prostorové databáze, práce v nich, zvláštnosti užití
- Multimediální a XML databáze, indexace dat
- NoSQL databáze
Cvičení na počítači
Vyučující / Lektor
Osnova
- Aplikační vazby na objektově relační databáze, aplikace v prostorových databázích
- Multimediální a XML databáze, indexace dat
- NoSQL databáze v aplikacích
Projekt
Vyučující / Lektor
Osnova
- Vytvoření aplikace a demonstrace vlastností práce s nestrukturovanými i strukturovanými daty různé povahy.