Введение

Программа дисциплины «Хранилище данных и аналитические системы» для докторантов (Силлабус) составлена на основании в соответствии с рабочим учебным планом специальности 6D70300 «Информационные системы», утвержденным 25.01.2018г.

Данные о преподавателе:

Айтимова Улзада Жолдасбековна, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель кафедры «Информационные системы», контактный телефон: 38-39-58.

Данные о дисциплине:

Является составным компонентом модуля по выбору цикла базовых дисциплин.

Объем учебной нагрузки по дисциплине составляет: количество кредитов – 4, лекционных часов – 30, лабораторных –30, СРДП – 30, СРД - 90, всего -180 часов.

Форма контроля – экзамен.

Краткое описание курса

Цель преподавания дисциплины: «Хранилище данных и аналитические системы» является углубленное изучение разработки алгоритмов, методов и технологии решения практических и научных задач на языке SQL.

Задачи дисциплины:

• Изучение принципов построения и разработки хранлищ данных
• Получение навыков настройки хранилищ данных
• Проектирование и разработка процесса наполнения хранилища данных, реализации запросов к Хранилищам данных.

После успешного завершения программы докторанты должны:

• иметь представление о системах складирования данных и причинах их создания;
• понимать, что такое складирование данных (data warehousing) и хранилища данных (data warehouse);
• понимать необходимость разделения данных в системах операци онной обработки данных и системах анализа данных;
• иметь представление о представлении данных в хранилищах данных;
• понимать особенности моделирования данных для хранилищ данных;
• определять причины создания хранилищ данных;
• понимать процесс складирования данных, включая его основные элементы и средства управления этим процессом;
• различать основные понятия предметной области: объект (сущность), ядро предметной области, ситуация, состояние предметной области;
• читать диаграммы «сущность-связь»;
• моделировать транзакционные таблицы фактов, таблицы фактов периодических моментальных снимков, таблицы фактов кумулятивных моментальных снимков;
• моделировать таблицы измерений и разрабатывать иерархии измерений;
• использовать основные приемы разрешения отношения «многие ко многим» в многомерной модели;
• составлять описание метаданных фактов, измерений, источников данных;
• проектировать метаданные для хранилищ данных;
• строить диаграммы движения данных, диаграммы преобразования данных, диаграммы управления потоком преобразования данных;
• выполнять общее планирование реализации ETL-процесса;
• проектировать ETL-процессы;
• разрабатывать модели хранилища данных на основе корпоративной модели данных организации;
• разрабатывать схему «звезда» с помощью CASE-средств;
• секционировать таблицы многомерной модели с помощью CASEсредств;
• конструировать запросы для получения отчетов с использованием предложения ROLLUP;
• конструировать запросы для получения отчетов с использованием предложения CUBE;
• конструировать запросы для получения отчетов с использованием предложения GROUPING.