Базы данных

Бакалавриат 2022/2023

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Бизнес-информатика)

Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Бекларян Армен Левонович, Гоменюк Кирилл Сергеевич, Липатников Алексей Юрьевич, Смелов Леонид Сергеевич, Ямпольский Сергей Михайлович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 50

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Один из основных методологических принципов развития информационных технологий – абстракция – естественным образом привёл исследователей и технологов к выделению предметной области под названием "базы данных" (БД). Она включает в себя теории, методы и технологии: 1) формализации концептуальных, логических и физических моделей данных; 2) построения систем управления базами данных (СУБД); 3) оптимального доступа к данным с использованием СУБД; 4) нереляционная форма хранения данных; 5) Современные технологии доступа к данным. Данный курс предоставляет введение в теорию баз данных, а также предлагает обзор современных технологий хранения и извлечения данных.

Цель освоения дисциплины

Формирование знаний, умений и навыков проектирования баз данных, администрирования баз данных и разработки приложений (внешних интерфейсов) баз данных.

Планируемые результаты обучения

Владение навыками администрирования БД
Владение навыками проектирования структуры БД
Владение навыками формирования SQL-запросов к БД
Знание методов организации доступа к данным
Знание методологии ER-моделирования, проектирование БД на основе ER-моделей; классификации и способы задания ограничений целостности
Знание основных понятий теории баз данных
Знание особенностей работы в распределенной многопользовательской среде
Знание особенностей реляционной модели БД
Знание подходов к построению БД и сферы их применимости
Знание понятия предметной области и способы ее описания
Знание расширений языка SQL (например, T-SQL), поддерживающих триггеры, хранимые процедуры и функции
Знание теории реляционных БД: основные понятия, реляционная алгебра и реляционное исчисление, теория нормализации
Знание языка манипулирования данными SQL
Знание языков описания и манипулирования данными разных классов
Умение использовать БД при построении отчетов и разработке приложений
Умение использовать инструментальные средства СУБД при реализации модели БД
Умение описывать предметную область, выявлять сущности и связи между ними
Умение проектировать структуру БД вручную и с использованием выбранного CASE-средства
Умение разрабатывать бизнес-логику работы с БД
Умение строить запросы, используя различные языковые средства

Содержание учебной дисциплины

Введение в курс
Основы теории реляционных баз данных
Инфологическое (концептуальное) моделирование предметной области
Проектирование баз данных – логическое и физическое моделирование
Целостность данных
Языки запросов. Введение
Табличные языки запросов
Язык SQL
Триггеры и хранимые процедуры
Роль и функции администратора БД
Распределенные БД
Вывод информации из баз данных

Элементы контроля

Работа на лекции
Студентам дается задание в конце лекции в виде теста
Работа на семинаре
На семинарах дается оцениваемое домашнее задание
Контрольная работа
Набор тестовых заданий на тридцать минут
Контрольное домашнее задание
Групповой проект
Экзамен
Тест по окончанию курса. Тест представляет из себя набор вопросов закрытого типа. Форма экзамена: экзамен проводится в письменной форме. Платформа проведения: экзамен проводится на платформе Canvas LMS, Webinar и Smart LMS. Для участия в экзамене студент обязан: не позднее 7 дней до проведения экзамена проверить работоспособность компьютерного оборудования, необходимого для сдачи экзамена и убедиться в соответствие имеющегося оборудования требованиям к компьютеру для участия в экзамене на платформах Canvas LMS, Webinar и Smart LMS; Войти на платформы Canvas LMS, Webinar и Smart LMS под личной учетной записью (используется аккаунт студента @edu.hse.ru); Перед началом экзамена проверить скорость работы сети Интернет (для наилучшего результата рекомендуется подключение компьютера к сети через кабель); Подготовить необходимые для проведения экзамена инструменты: ручка, листы бумаги, калькулятор и т. д.; Отключить в диспетчере задач компьютера иные приложения, кроме браузера, в котором будет выполняться вход на платформы Canvas LMS, Webinar и Smart LMS, а также необходимого окружения СУБД. В случае, если одно из необходимых условий участия в экзамене невозможно выполнить, необходимо за 2 недели до даты проведения экзамена проинформировать об этом преподавателя или сотрудника учебного офиса для принятия решения об участии студента в экзаменах. Во время экзамена студентам запрещено: пользоваться конспектами, учебниками, прочими учебными материалами; покидать место выполнения экзаменационного задания; пользоваться умными гаджетами (смартфон, планшет и др.); привлекать посторонних лиц для помощи в проведении экзамена, разговаривать с посторонними во время выполнения заданий; вслух громко зачитывать задания. Во время экзамена студентам разрешено: использовать бумагу, ручку для ведения записей, расчетов; использовать калькулятор для ведения расчетов; запрашивать у преподавателя дополнительную информацию, связанную с выполнением экзаменационного задания; взаимодействовать с другими студентами по разрешению преподавателя. В случае долговременного нарушения связи с платформами Canvas LMS, Webinar и Smart LMS во время выполнения экзаменационного задания, студент должен уведомить об этом преподавателя, зафиксировать факт потери связи с платформой (скриншот, ответ от провайдера сети Интернет) и обратиться в учебный офис с объяснительной запиской о случившемся для принятия решения о пересдаче экзамена.

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.3 * Экзамен + 0.34 * Контрольное домашнее задание + 0.11 * Работа на семинаре + 0.15 * Контрольная работа + 0.1 * Работа на лекции

Программа дисциплины