Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

SQL w praktyce biznesowej na poziomie zaawansowanym

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-SP-SQL-PB
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: SQL w praktyce biznesowej na poziomie zaawansowanym
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Analityka danych z wykorzystaniem języka SQL (MS Access i Oracle)...
Punkty ECTS i inne: 6.00 LUB 4.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

Celem zajęć jest odwzorowanie dnia z życia analityka danych poprzez warsztaty z uczestnikami i uzyskiwanie odpowiedzi na podstawie danych na przykładowe pytania biznesowe.

Pełny opis:

Tematyka zajęć:

✓ Analiza danych

Przydatne funkcje wbudowane w Oracle. Funkcje analityczne: funkcje okna, raportujące.

✓ Zaawansowane obiekty w bazie danych

Zastosowanie oraz typy indeksów i partycji w bazie danych. Widoki, widoki zmaterializowane. Zastosowanie tabel tymczasowych.

✓ Optymalizacja zapytań

Analiza planu zapytania. Rola optymalizatora oraz statystyk bazodanowych. Sposoby odczytu danych z tabel.

✓ Zaawansowane składnie w SQL

Wyrażenia regularne i ich zastosowania. Tabele przestawne. Row Constructors. Zapytania hierarchiczne.

✓ Codzienna praktyka analityka

Dobre i złe praktyki pisania kodu. Ćwiczenie samodzielnej analizy problemu biznesowego. Różnica pomiędzy bazą danych a hurtownią danych.

Literatura:

Materiały przygotowywane przez wykładowcę i udostępniane uczestnikowi na platformie Moodle.

Efekty uczenia się:

Uczestnicy poznali wydajne metody pisania kodu SQL umożliwiające efektywne przetwarzanie dużych wolumenów informacji pochodzących z baz relacyjnych oraz hurtowni danych. Nabyli umiejętność pisania zaawansowanych zapytań, na przykładzie bazy Oracle, co pozwala na optymalizację procesów biznesowych opartych na przetwarzaniu danych. Dowiedzieli się także o szeregu zastosowań biznesowych języka SQL oraz sposobach tworzenia raportów analitycznych. Dzięki temu są w stanie budować różnego typu raporty pozwalające na biznesową interpretację informacji zawartych w bazie i płynnie weszli w świat analityka danych, nabywając umiejętności niezwykle cenione na obecnym rynku pracy.

Metody i kryteria oceniania:

Praca zaliczeniowa wykonywana samodzielnie przez uczestnika po zakończeniu kursu.

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Przemysław Kusztelak
Prowadzący grup: Michał Duraj
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Laboratorium - Zaliczenie
Tryb prowadzenia:

mieszany: w sali i zdalnie

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-06-08
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Przemysław Kusztelak
Prowadzący grup: Michał Duraj
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Laboratorium - Zaliczenie
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0-5 (2024-09-13)