Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Przestrzenne bazy danych
Koordynator przedmiotu:
dr inż. Robert Bembenik, dr inż. Grzegorz Protaziuk
Status przedmiotu:
Fakultatywny ograniczonego wyboru
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Informatyka
Grupa przedmiotów:
Przedmioty techniczne - zaawansowane
Kod przedmiotu:
SPDB
Semestr nominalny:
3 / rok ak. 2015/2016
Liczba punktów ECTS:
4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
30 godzin wykładu, 20 godzin przygotowanie się do wykładów i sprawdzianów, 15 godzin spotkań projektowych, 45 godzin realizacja projektu w sumie 110 godzin co daje 4 ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
30 godzin wykładu, 15 godzin spotkań projektowych, w sumie 45 godzin co daje ok. 2 ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
15 godzin spotkań projektowych, 45 godzin realizacja projektu w sumie 60 godzin co daje ok. 2 ECTS
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt15h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Realizacja przedmiotów: - Bazy danych 1 - Algorytmy i struktury danych (I) - Bazy danych 2
Limit liczby studentów:
30
Cel przedmiotu:
Przestrzenne bazy danych są coraz częściej wykorzystywane w aplikacjach internetowych oraz w urządzeniach mobilnych (smartfony, nawigacje GPS). Celem wykładu jest zaprezentowanie przestrzennych baz danych nie tylko jako rozszerzenia powszechnie stosowanych relacyjno-obiektowych systemów bazodanowych, lecz także zwrócenie uwagi na powszechność zastosowań tego typu rozwiązań. W ramach wykładu omówione zostaną podstawowe pojęcia i struktury wykorzystywane w systemach przestrzennych baz danych, przedstawione zostaną języki zapytań, metody dostępu do danych przestrzennych oraz możliwości rozwiązania typowych zadań dotyczących danych przestrzennych (np. określanie odległości, wyznaczanie części wspólnych obszarów) w kontekście systemów takich jak Oracle Spatial, PostGIS, MS SQL Server. Wykład będzie też poruszał zagadnienia dotyczące wykorzystania API/danych udostępnianych przez projekty Google Maps i OpenStreetMap. Omówione zostaną również sieci przestrzenne oraz typowe zadania związane z tego typu strukturami, tj. metody wyznaczania tras stosowane w systemach nawigacji. W ramach wykładu przedstawione zostaną również techniki eksploracji danych przestrzennych: wykrywanie przestrzennych reguł asocjacyjnych, grupowanie przestrzenne i klasyfikacja przestrzenna. Zostaną też wskazane bieżące trendy wykorzystania i rozwoju przestrzennych baz danych.
Treści kształcenia:
-Modele danych przestrzennych, operacje na danych przestrzennych: Przedstawione zostaną wybrane modele przestrzeni geograficznej oraz tryby reprezentacji danych przestrzennych, sposoby reprezentowania grup obiektów, abstrakcyjne przestrzenne typy danych i rozszerzenia logicznych modeli danych. Omówione zostaną też typy operacji na obiektach przestrzennych bazujące na zbiorze, topologiczne, kierunkowe, metryczne. Przedstawione zostaną wybrane zagadnienia z geometrii obliczeniowej. -Przestrzenne języki zapytań: Zostaną pokazane rozszerzenia języka SQL dla danych przestrzennych. Przykładowe zapytania będą ilustracją możliwości przestrzennych języków zapytań. -Przestrzenne metody dostępu: Zostaną omówione sposoby indeksowania i porządkowania danych przestrzennych w bazie danych, które umożliwiają efektywne przetwarzanie zapytań przestrzennych (m.in. krzywe fraktalne, drzewo czwórkowe, R*-drzewo). -Przetwarzanie zapytań: Zostaną omówione metody przetwarzania zapytań przestrzennych minimalizujące liczbę operacji we/wy. Przedstawione zostaną zagadnienia dotyczące złączeń przestrzennych oraz metody efektywnej ich realizacji. -Rozwiązania stosowane w modułach przestrzennych współczesnych systemów baz danych: Zostaną przedstawione wybrane systemy przetwarzające dane przestrzenne. Nacisk zostanie położony na reprezentację danych, modelowanie oraz możliwości tworzenia zapytań. -Systemy przestrzennych baz danych w praktyce. Zostaną przedstawione możliwości rozwiązania typowych zadań dotyczących danych przestrzennych (np. określanie odległości, wyznaczanie części wspólnych obszarów) przy użyciu metod dostępnych w wybranych systemach przestrzennych baz danych. -Sieci przestrzenne: Przedstawiona zostanie charakterystyka sieci przestrzennych oraz modele tych sieci stosowane w systemach przestrzennych baz danych. Omówione zostaną typowe zadania związane z sieciami przestrzennymi: wyznaczanie dróg i śledzenie tras. -Programowanie aplikacji korzystających z danych przestrzennych: Przedstawione i scharakteryzowane zostaną dwa projekty dostarczające map powszechnie wykorzystywanych w internetowych i mobilnych aplikacjach: Google Maps API oraz OpenStreetMap. Na przykładach zostaną omówione wybrane funkcjonalności tych projektów udostępniane programistom. -Eksploracja danych przestrzennych, klasyfikacja przestrzenna: Zaprezentowana zostanie problematyka dotycząca analizy danych przestrzennych. Zostanie omówiony proces eksploracji danych w kontekście danych przestrzennych oraz typowe cechy i wielkości charakteryzujące te dane. Zostanie zaprezentowana problematyka klasyfikacji danych przestrzennych i zostaną omówione wybrane algorytmy klasyfikacji oraz metody oceny jakości klasyfikacji. -Przestrzenne reguły asocjacyjne: Omówiona zostanie problematyka odkrywaniem przestrzennych reguł asocjacyjnych oraz kolokacji. Zostaną przedstawione wybrane algorytmy odkrywania tego typu reguł i wzorców. -Przestrzenne grupowanie: Zostanie przedstawiona problematyka odkrywania grup w zbiorach przestrzennych danych. Omówione zostaną wybrane algorytmy do grupowania danych przestrzennych oraz rozwiązania pozwalające na efektywną analizę dużych zbiorów z wykorzystaniem tych metod. -Współczesne trendy: Zostaną omówione współczesne trendy rozwoju systemów przestrzennych baz danych, w szczególności propozycje rozszerzeń istniejących systemów baz danych oraz przestrzenno-czasowe bazy danych.
Metody oceny:
Do zaliczenia przedmiotu jest wymagane zaliczenie: -części teoretycznej (2 sprawdziany) - uzyskanie pozytywnej oceny ze sprawdzianów; jest wystawiana jedna ocena łączna z dwóch sprawdzianów, -części praktycznej (projekt) - uzyskanie pozytywnej oceny; uzyskanie oceny 4 lub wyższej z projektu zwalnia z drugiego sprawdzianu Ocena końcowa z przedmiotu jest średnią arytmetyczną ocen z części teoretycznej i części praktycznej. W przypadku, gdy średnia nie jest oceną (np. 4,25) średnia jest zaokrąglona w kierunku wyższej oceny.
Egzamin:
nie
Literatura:
- Shashi Shekhar , Sanjay Chawla: Spatial Databases: A Tour, Prentice Hall, 2003 - Philippe Rigaux, Michel Scholl, Agnes Voisard: Spatial Databases With Application To GIS, Morgan Kaufmann, 2001 - Harvey J. Miller, Jiawei Han: Geographic Data Mining and Knowledge Discovery, CRC Press, 2009 - Natalia Andrienko, Gennady Andrienko: Exploratory Analysis of Spatial and Temporal Data, Springer, 2006 - Andy Mitchell: The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 1: Geographic Patterns and Relationships, ESRI Press, 1999 oraz publikacje dotyczące przestrzennych baz danych oraz eksploracji danych przestrzennych podane w materiałach wykładowych.
Witryna www przedmiotu:
http://eres.elka.pw.edu.pl/eres/wwersje$.startup?Z_ID_PRZEDMIOTU=SPDB&Z_NR_WERSJI=1&Z_CHK=24733
Uwagi:

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Efekt [SPDB_W01]
ma podbudowaną teoretycznie wiedzę szczegółową z zakresu eksploracji danych i inżynierii wiedzy
Weryfikacja: zadanie na sprawdzianie
Powiązane efekty kierunkowe: K_W06
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W04
Efekt [SPDB_W11]
ma wiedzę dotyczącą systemów gromadzenia i wyszukiwania informacji oraz używanych w tym celu metod i narzędzi
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe: K_W11
Powiązane efekty obszarowe: T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Efekt [SPDB_U03]
potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku angielskim, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe: K_U03
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U03
Efekt [SPDB_U06]
potrafi formułować, rozwiązywać i dokumentować problemy praktyczne oraz proste zadania badawcze w zakresie eksploracji danych i inżynierii wiedzy
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe: K_U06
Powiązane efekty obszarowe: T2A_U08, T2A_U09

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Efekt [SPDB_U10]
potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić istniejące rozwiązania techniczne w zakresie informatyki i jej zastosowań, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
Weryfikacja:
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe: