|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
FES / DDAM
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
FES
/
DDAM
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Datové modelování
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
10
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
12
[HOD/SEM]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je osvojit si teoretické vědomosti, postupy a principy tématiky datového modelování zejména pro využití v rámci zlepšování výkonnosti a efektivity podnikatelských procesů.
|
Požadavky na studenta
|
Student v rámci řešení projektu samostatně vyhledává problémy řešitelné metodami obsaženými v předmětu, prezentuje dílčí i konečná řešení svého projektu, získané poznatky obhajuje v odborné diskuzi.
|
Obsah
|
Aspekty relevantnosti dat.
Datové a funkční modelování, metody a nástroje.
Abstraktní programování.
Přístupy datového modelování, prolínání přístupů.
Provázanost datového a procesního modelování.
Identifikace datových ukazatelů pro monitorování a vyhodnocování.
Trendy vývoje v organizacích veřejné správy.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
Modeling with UML.
(Rumpe, B.)
( DOI: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-33933-7> )
-
Základní:
Resource Management for Big Data Platforms.
(Pop, F., Kołodziej, J., Martino, B.)
( DOI: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-44881-7 )
-
Doporučená:
Main Memory Management on Relational Database Systems.
(Alvarez, P. M., Ayala, M. L., Cisneros, S. O.)
( DOI: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4471-4866-1 )
-
Doporučená:
Hills, T. NoSQL and SQL Data Modeling.. 2016. ISBN 978-1634621090.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
- |
Získané způsobilosti |
Student bude schopen aplikovat metody datového modelování a v provázanosti s metodami procesního modelování, bude schopen volit vhodné techniky a nástroje pro datové modelování podnikatelských procesů, bude modelovat datové ukazatele pro monitorování a vyhodnocování kvality a výkonnosti. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Dialogická (diskuze, rozhovor, brainstorming)
- Laborování
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Posouzení zadané práce
- Obhajoba vlastního projektu
|
|
|
|