מסדי נתונים ומסדי ענק – אוניברסיטת אריאל
שם הקורס : מסדי נתונים ומסדי ענק
שם הפקולטה : מדעי הטבע
שם המחלקה : מדעי המחשב
מספר הקורס : 7028010
מתכונת הקורס : הרצאה+תרגול מעשי
שנת לימודים: תשפ"א סמסטר: ב היקף שעות: 3 ש"ס
אתר הקורס באינטרנט:
א. מטרות הקורס )מטרות על / מטרות ספציפיות(:
ניהול בסיסי נתונים הן לפי המודל הרלציוני והן SQL No.
התמודדות עם Data באופן מרובה וחסר.
ב. תוכן הקורס:
בניית מודל יישויות בצורת תרשימי ERD (Diagram Relation Entity), ולימוד שיטות
להמרת המודל הגרפי לסכימה טבלאית; פיתוח היכולת לתכנון אופטימלי של מסד
הנתונים ע"י איתור תלותיות פונקציונאליות (Dependency Functional), והפעלת שיטות
לנירמולו; מימוש ושימוש במסדי נתונים באמצעות SQL – (Standard Query Language);
לימוד בסיסי נתונים SQL No, לימוד דרכי התמודדות עם מידע מרובה ו JAVA
Streams. לימוד חיזוי מידע על פי מידע קיים.
מהלך השיעורים:
| מס' השיעור | נושא השיעור | הערות |
|---|---|---|
| 1–2 | הקדמה – מושגי יסוד במערכות מסדי נתונים: מהם נתונים, מהו מידע, הצורך במערכות בסיסי נתונים, רמות הפשטה של נתונים, מופעים רגעיים וסכימות, מודלים של נתונים. Structured Query Language – SQL הכרות עם שפת SQL לצורך הגדרה ועדכון בסיס נתונים. אלגברת יחסים – הכרת האלגברה הרלציונית, האופרטורים הרלוונטיים והקשריהם למסדי נתונים. |
שיעור 1 |
| 2 | שימוש בתלות פונקציונאלית; 3NF, BCNF – Boyce Code Normal Form, כיסוי קנוני, תלויות פונקציונאליות רב ערכיות Multivalued Dependencies – 4NF |
שיעור 3 |
| 3 | מודל ישויות – קשרים Entity Relationship Model. מידול המציאות בעזרת דיאגראמות E-R Entity Relationship. מושגים רלוונטיים: ישות (חזקה, חלשה), מאפיין (מרכב, רב-ערכי, נגזר), relationship, מפתח (super-key, primary key, מועמד, חלקי), cardinality; Generalization, Aggregation; הדגמת מערכת בנקאית. Entity-Relationship Diagram : ERD בתכנון סוגיות. המרה ממודל R/E לטבלאות. |
שיעור 4 |
| 4 | Other methods for data arrangement: XML XSD and JSON | שיעור 5 |
| 5 | No SQL Databases | שיעור 6–7 |
| Elastic Search, MongoDB, Neo4J, RDF, Redis, Cassandra | ||
| 6 | Java streams | שיעור 8 |
| 7 | Python as a language for data analysis | שיעור 9 |
| 8 | Spark: for dealing with big data | שיעור 10 |
| 9 | Naïve Bayes | שיעור 11 |
| 10 | Linear Regression | שיעור 12 |
| 11 | Logistic Regression | שיעור 13 |
ג. חובות הקורס:
דרישות קדם:
מבני נתונים, מתמטיקה בדידה/מבנים דיסקרטיים,
דרישה מקבילה: הסתברות למדעי המחשב 1
חובות / דרישות / מטלות:
בחינה – 100% מהציון הסופי.
4 תרגילים, בשווי עד 2 נק' בונוס לכל תרגיל. (יש לקבל לפחות 55 במבחן לצורך מימוש נקודות אלה).
מרכיבי הציון הסופי (ציון מספרי / ציון עובר):
ציון מספרי
ד. ביבליוגרפיה מומלצת:
- Avi Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan, (2010), Database System Concepts,
(Sixth Edition), McGraw-Hill.
(7 פרקים ראשונים מתורגמים לעברית בהוצאת האוניברסיטה הפתוחה) - Hector Garcia-Moilna, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom, (2008),
Database Systems: The Complete Book, (2nd Edition) Department of
Computer Science Stanford University; PEARSON, Prentice Hall. - Serge Abiteboul, Richard Hull and Victor Vianu (1995),
Foundations of Databases, Addison-Wesley.