- 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. 2018/2019
- 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:
- https://usosweb.usos.pw.edu.pl/kontroler.php?_action=katalog2/przedmioty/pokazPrzedmiot&prz_kod=103A-INxxx-MSP-SPDB
- Uwagi:
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Charakterystyka [SPDB_W01]
- ma podbudowaną teoretycznie wiedzę szczegółową z zakresu eksploracji danych i inżynierii wiedzy
Weryfikacja: zadanie na sprawdzianie
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_WG, III.P7S_WG.o
- Charakterystyka [SPDB_W11]
- ma wiedzę dotyczącą systemów gromadzenia i wyszukiwania informacji oraz używanych w tym celu metod i narzędzi
Weryfikacja:
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W11
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_WG
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Charakterystyka [SPDB_U03]
- potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku angielskim, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
Weryfikacja:
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U03
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_UK
- Charakterystyka [SPDB_U06]
- potrafi formułować, rozwiązywać i dokumentować problemy praktyczne oraz proste zadania badawcze w zakresie eksploracji danych i inżynierii wiedzy
Weryfikacja:
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U06
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_UW