Базы данных

Код специальности / Specialty code: Код специальности / Specialty code: 6-05-0533-08

Специальность / Specialty: Компьютерная математика и системный анализ / Computer Mathematics and Systems Analysis

Учебная дисциплина, модуль / Academic discipline, module: Базы данных / Databases

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Курс «Базы данных» формирует представление о способах хранения и управления данными. Темы 5-го семестра охватывают реляционные базы данных: проектирование (ER-модель, концептуальная, логическая и физическая модели), нормализацию (1НФ–3НФ), язык SQL (DDL, DML, SELECT, вложенные запросы, агрегирование, оконные функции, представления), хранимые процедуры, триггеры, транзакции (ACID), безопасность данных, индексы и оптимизацию запросов. Темы 6-го семестра посвящены интеграции БД в приложения на Python (библиотеки, ORM, GUI, веб-фреймворки Flask и Django) и постреляционным СУБД (NoSQL, документно-ориентированная MongoDB).

The course «Databases» develops an understanding of data storage and management methods. 5th semester topics cover relational databases: design (ER model, conceptual, logical and physical models), normalization (1NF–3NF), SQL (DDL, DML, SELECT, subqueries, aggregation, window functions, views), stored procedures, triggers, transactions (ACID), data security, indexes and query optimization. 6th semester topics cover database integration into Python applications (libraries, ORM, GUI, Flask and Django web frameworks) and post-relational DBMS (NoSQL, document-oriented MongoDB).

Формируемые компетенции / The formed competences

специализированные компетенции:

Применять современные технологии и базовые конструкции языков программирования, проектировать, создавать и использовать базы данных для реализации алгоритмических прикладных задач и разработки веб-проектов.

specialized competencies:

Apply modern technologies and basic programming language constructs, design, create and use databases for implementing algorithmic applied tasks and developing web projects.

Результаты обучения (знать, уметь, владеть) / Learning outcomes (know, can, be able)

знать:

– принципы проектирования моделей хранения данных;

– основы работы со скриптами SQL;

– особенности работы и возможности современных СУБД;

– основные понятия о взаимодействии с хранилищем данных в приложениях на базе Python;

– инструменты и библиотеки для работы с реляционными и постреляционными БД в современных языках программирования;

уметь:

– создавать реляционные хранилища данных на основе технических требований, редактировать их структуру;

– владеть запросами манипуляции данными и выборки данных;

– создавать приложения, использующие хранилища данных, на языке Python;

иметь навык:

– выполнения CRUD-операций с различными БД.

know:

– principles of data storage model design;

– fundamentals of working with SQL scripts;

– features and capabilities of modern DBMS;

– basic concepts of interacting with data storage in Python-based applications;

– tools and libraries for working with relational and post-relational databases in modern programming languages;

be able to:

– create relational data storage based on technical requirements, edit their structure;

– use data manipulation and data retrieval queries;

– create Python applications that use data storage;

possess:

– skills in performing CRUD operations with various databases.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

5, 6

5, 6

Пререквизиты / Prerequisites

«Прикладной системный анализ», «Анализ данных».

«Applied Systems Analysis», «Data Analysis».

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

—

—

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hour of students’ class work, hours of self-directed learning

всего 120 часов, в том числе 70 аудиторных часов, из них: лекции – 34 часа, лабораторные занятия – 32 часа, управляемая самостоятельная работа – 4 часа (по 2 ч. в каждом семестре).

total 120 hours, including 70 classroom hours, including: lectures – 34 hours, laboratory classes – 32 hours, guided independent work – 4 hours (2 h. per semester).

Требования и формы текущей и промежуточной аттестации / Requirements and forms of current and interim certification

зачёт (5 сем.), зачёт (6 сем.)

pass/fail exam (sem. 5), pass/fail exam (sem. 6)