LEARN-SQL: Learning Environment for Automatic Rating Notions of SQL

No heu entrat (Entrada)
Omet Calendari

Calendari

dg dl dt dc dj dv ds
  1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 Avui dissabte gener 20 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30 31    
Omet Enllaços relacionats

Enllaços relacionats


LearnSQL Home

FIB

FME

Cursos disponibles

  • Aquesta assignatura té com objectiu que els estudiants tinguin una visió general sobre què és una base de dades, què és un model de base de dades, quins són els seus diferents tipus d'usuaris i llenguatges. En concret s'aprofundeix en el model relacional de bases de bases i en els components lògics que aquest model de bases de dades proveeix, i es practica la creació i l'ús d'aquests components mitjançant el llenguatge SQL. L'assignatura inclou una introducció al disseny de bases de dades relacional, i també l'estudi de temes importants per a l'ús de les bases de dades en el desenvolupament de sistemes software com són els privilegis, les transaccions, i els índexs.
  • En l'assignatura "Bases de Dades" que precedeix a aquesta, s'han estudiat models de BD, en particular el Model Relacional i alguns llenguatges relacionals com el SQL i l'àlgebra relacional. En aquesta assignatura es pretén aprendre a fer el disseny lògic de BDR (Bases de Dades Relacionals) per a sistemes d'informació, discutint la problemàtica i multiplicitat que això representa. Els esquemes lògics resultants seran implementats sobre algun sistema relacional, analitzant les seves dificultats i limitacions. Finalment estudiarem les característiques per a un bon disseny físic de BDR, i en particular aquells paràmetres d'optimització i ajust (tuning) més habituals als sistemes relacionals del mercat.
  • Sense dades es impossible tenir informació. Així doncs, qualsevol sistema d'informació ha de contenir dades que seran gestionades per un "Sistema de Gestió de Bases de Dades", típicament relacional. En l'assignatura "Bases de Dades" que precedeix a aquesta, ja s'ha estudiat el Model Relacional i alguns llenguatges de consulta com el SQL i l'Àlgebra relacional. En aquesta assignatura es pretén, primerament, aprofundir en aquest coneixement i aprendre a més a interpretar mitjançant enginyeria inversa el disseny lògic de Bases de Dades Relacionals per a sistemes d'informació, analitzant la problemàtica que representen les diferents alternatives que podem trobar. També s'analitzarà la dificultat de la integració de diferents fonts d'informació i com podem mesurar i gestionar la qualitat de les dades. Finalment, es dedicarà una gran part del curs a temes propis d'administració, com ara el rendiment de les consultes, el control de concurrència, i la recuperació.
  • This course introduces the concepts of database technology used in Business Intelligence. More precisely, this includes multidimensional databases and data warehouses, as well as ETL processes. Necessary techniques will be presented for designing, implementing, exploiting, and maintaining data warehouses.

    A particular focus will be given on the problems posed by heterogeneous data integration and data quality. The students will learn how to define, measure and maintain data quality in the context of data warehousing. Classical notions of data warehousing and OLAP are developed: ETL, architecture, conceptual and logical design, query processing and optimization. At the end of this course, the student will know how to efficiently design, construct and query a data warehouse.
  • The main goal of this course is to analyze the technological and engineering needs of Big Data Management. The enabling technology for such a challenge is cloud services, which provide the elasticity needed to properly scale the infrastructure as the needs of the company grow. Thus, students will learn advanced data management techniques (i.e., NOSQL solutions) that also scale with the infrastructure. The complexity of a Big Data project (combining all the necessary tools in a collaborative ecosystem), requires the definition of a high level architecture that abstracts technological difficulties and focuses on functionalities provided and interactions between modules. Therefore, we will also analyse different software architectures for Big Data.
  • This course focuses on developing the student's skills to put their knowledge on software engineering and databases (as long as specific knowledge on project management introduced in this course) into practice, with the aim to develop information systems (IS) to support business intelligence (BI) processes within organizations. The course simulates an environment whose conditions are similar to those of a BI industrial project. So that, the students are required to work in a team and undertake a project by planning the project, modeling the BI processes, gathering requirements, analyze and specify an IS meeting the project requirements, designing the system and testing, while documenting all the process. Eventually, a prototype is required.
  • In this course we debate the impact on society of new advances in Business Intelligence and Big Data. The course is structured in two parts. In the first one we focus on reading and debating on visionary papers that draw new research lines in the field of decisional systems (the so-called next Generation BI systems that are tightly related with Big Data). In the second part we focus on ethics and the impact of such approaches on society.

    The spirit of the course is to promote a critical reasoning about the impact of new technological advances that most of the time are only measured in economical terms.
  • IT4BI - Metadata Course
  • This course can be used to learn relational databases skills.