|
Vyučující
|
-
Raban M., Ing.
-
Neupauer Yevgeniy, doc. Ing. Ph.D.
-
Holý Richard, Ing. Bc. Ph.D.
-
Veber Jan, doc. Ing. Ph.D.
-
Šípal Laurent, doc. Ing. CSc.
|
|
Obsah předmětu
|
Úvod do zpracování dat, formáty a zpracování dat, datové struktury lineární, stromové a síťové. Základy databázového zpracování dat. Datové struktury ve strojírenství: zakázka, kusovník a postup. Algoritmy zpracování datových struktur ve strojírenství. Samostatná práce v jednoduchém databázovém systému. Základní dotazy SQL. 1. Základní pojmy z databázových zpracování, funkční, datová a objektová analýza 2. Konceptuální modelování, E-R-A diagram, 3. Databázové modely, relační model, transformace KS do RDB modelu, normalizace dat 4. Jazyk SQL, formulace dotazů, příklady SQL 5. Možnosti poškození databáze (technické, programové, uživatelem), víceuživatelský přístup k datům 6. Využití simulace ve strojírenství - případové studie 7. Využití vizualizace a virtuální reality ve strojírenství 8. Lineární datové struktury, stromové a síťové datové struktury 9. Základní datové struktury ve strojírenství, kusovník, postup, zakázka a algoritmy jejich zpracování - zahájení 10. Základní datové struktury ve strojírenství, kusovník, postup, zakázka a algoritmy jejich zpracování - dokončení 11. Příklady datových struktur v různých informačních systémech 12. Informační systém Helios Orange a jeho využití v logistice a řízení výroby 13. Zápočtový test Případné změny v obsahu a termínu budou zaslány elektronicky.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
Přednáška s praktickými aplikacemi, E-learning, Výuka podporovaná multimédii, Prezentace práce studentů, Individuální konzultace, Samostatná práce studentů
- E-learning [dáno e-learningovým kurzem]
- 10 hodin za semestr
- Příprava na souhrnný test [6-30]
- 30 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 52 hodin za semestr
- Příprava na dílčí test [2-10]
- 12 hodin za semestr
|
| Předpoklady |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| rozumět, co je algoritmizace |
| mít základní znalosti práce se soubory |
| Odborné dovednosti |
|---|
| umět pracovat s nástroji MS Office (Word, Excel) |
| ovládat práci s PC |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: své učení a pracovní činnost si sám plánuje a organizuje, |
| bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
| bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
| bc. studium: efektivně využívá dostupné prostředky komunikace, verbální i neverbální, včetně symbolických a grafických vyjádření informací různého typu, |
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| znát základní pojmy databázového zpracování dat |
| vědět, co jsou obecné lineární i nelineární datové struktury |
| vědět, co jsou datové struktury ve strojírenství (kusovník, postup, zakázka) |
| znát metody stanovení množství, nákladů a průběžných dob z datových struktur |
| orientovat se v základních typech aktuátorů a sensorů |
| Odborné dovednosti |
|---|
| provádět datovou analýzu jednoduchých úloh zpracování dat |
| navrhnout jednoduchou databázi |
| používat jazyk SQL pro práci s databází |
| pracovat s makry nebo skripty ve zvoleném nástroji pro práci s databázía |
| realizovat základní komunikaci mezi PC a zvolenou řídící jednotkou HW |
| sbírat a ukládat data ze zvoleného HW |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| bc. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
| bc. studium: srozumitelně a přesvědčivě sdělují odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení, |
| bc. studium: srozumitelně shrnou názory ostatních členů týmu, |
| bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| E-learning, |
| Výuka podporovaná multimédii, |
| Samostatná práce studentů, |
| Individuální konzultace, |
| Přednáška s aktivizací studentů, |
| Projektová výuka, |
| Přednáška s diskusí, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Kooperativní výuka, |
| Projektová výuka, |
| Řešení problémů, |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Přednáška s diskusí, |
| Řešení problémů, |
| Samostatná práce studentů, |
| Diskuse, |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Test, |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
| Obecné způsobilosti |
|---|
| Test, |
| Výstupní projekt, |
|
Doporučená literatura
|
-
DeBarros Anthony. Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data. No Starch Press, 2018. ISBN 978-1593278274.
-
Kopeček, Pavel; Holub, Vojtěch. Úvod do zpracování dat. [Plzeň] : SmartMotion, 2013. ISBN 978-80-87539-49-1.
-
Kopeček, Pavel. Modelování a algoritmizace datových struktur ve strojírenství. [Plzeň] : SmartMotion, 2013. ISBN 978-80-87539-50-7.
-
Kopeček, Pavel. Příklad v MS Access. [Plzeň] : SmartMotion, 2013. ISBN 978-80-87539-51-4.
-
Kroenke, David; Auer, David J. Databáze. 1. vydání. 2015. ISBN 978-80-251-4352-0.
-
Kruczek, Aleš. Microsoft Access 2010 : podrobná uživatelská příručka. Vyd. 1. Brno : Computer Press, 2010. ISBN 978-80-251-3289-0.
-
Malaga, Miroslav; Ulrych, Zdeněk. Základy řízení robotů pro strojní inženýrství autoři: Miroslav Malaga, Zdeněk Ulrych. První vydání. 2020. ISBN 978-80261-0486-5.
-
Oppel, Andrew J. SQL bez předchozích znalostí : [průvodce pro samouky]. Vyd. 1. Brno : Computer Press, 2008. ISBN 978-80-251-1707-1.
-
Ryant, Ivan. Algoritmy a datové struktury objektově. Vydání první. 2017. ISBN 978-80-270-1660-0.
-
Ulrych, Zdeněk; Malaga, Miroslav. Základy robotiky - programování hardwarových modelů. První vydání. 2023. ISBN 978-80-261-1144-3.
|