Număr de credite: 6

Cod: AMR0151

Predare: lucrări practice 3h

Limba de predare: Română

Tip: curs principal, semestrul 1, Masteratul Analiza Datelor Complexe

1 Caracteristicile bazelor de date

Explicarea conceptului de bază de date și motivul importanței lor în științele sociale.

Discuție despre caracteristicile principale ale bazelor de date, cum ar fi structura, consistența, integritatea și securitatea datelor.

Prezentarea avantajelor utilizării bazelor de date pentru gestionarea eficientă a informațiilor în cercetarea socială.

2 Componentele bazelor de date

Detalii despre componentele esențiale ale unei baze de date, inclusiv tabelele, indecșii, cheile primare și străine.

Explicarea rolului și importanța fiecărei componente în cadrul sistemului de gestionare a bazelor de date.

Exemplificarea cu scenarii practice din domeniul științelor sociale pentru a evidenția utilizarea acestor componente.

3 Analiza de sistem și Modelul Entitate-Relație

Introducerea analizei de sistem și a modului în care ajută la proiectarea bazelor de date.

Prezentarea Modelului Entitate-Relație (ER), inclusiv entități, atribute, relații și cardinalități.

Exemple concrete de aplicare a modelului ER pentru a modela entități sociale și relațiile dintre ele într-o bază de date.

4 Limbajul de Definire a Datelor

Explicarea limbajului SQL pentru definirea structurii bazei de date, inclusiv crearea, modificarea și ștergerea tabelelor.

Demonstrații practice privind definirea tabelelor, cheilor primare și restricțiilor de integritate în contextul științelor sociale.

Abordarea aspectelor de proiectare a bazelor de date și a normalizării.

5 Limba de Manipulare a Datelor

Prezentarea limbajului SQL pentru manipularea datelor, inclusiv interogări, inserții, actualizări și ștergeri.

Exemplificarea utilizării SQL pentru a extrage informații relevante dintr-o bază de date socială.

Discuție despre tranzacții și controlul concurenței în operațiunile de manipulare a datelor.

6 Filtrarea și Sortarea Datelor

Detalii despre utilizarea instrucțiunilor SQL pentru filtrarea și selectarea datelor dorite dintr-o tabelă.

Demonstrarea sortării datelor în funcție de criterii specifice.

Exemple practice legate de analiza datelor sociale pentru a identifica și extrage informații relevante.

7 Gruparea Datelor

Explicarea conceptului de grupare a datelor și a funcționalităților SQL pentru acest scop.

Demonstrarea agregării datelor pentru a obține statistici și rezumate.

Cazuri de utilizare în științele sociale pentru analiza agregată a datelor.

8 Utilizarea Subinterogărilor

Prezentarea subinterogărilor și a modului în care pot fi integrate în interogări principale.

Exemplificarea subinterogărilor pentru rezolvarea problemelor complexe de analiză socială.

Discuție despre optimizarea și structurațiunea subinterogărilor.

9 Relațiile dintre Tabele

Introducerea conceptului de relații dintre tabele și chei străine.

Explicarea modului în care se realizează interogări între tabele pentru a extrage informații legate de relații sociale.

Studii de caz care ilustrează utilizarea corectă a relațiilor pentru analiza datelor sociale complexe.

10 Utilizarea View-urilor

Definirea view-urilor și a rolului lor în simplificarea interogărilor complexe.

Demonstrarea creării, actualizării și utilizării view-urilor pentru a accesa date în mod eficient.

Exemple de utilizare a view-urilor în contextul științelor sociale pentru a obține perspective mai cuprinzătoare asupra datelor.

Coroborarea conținuturilor disciplinei cu așteptările reprezentanților comunității epistemice, asociațiilor profesionale și angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului

Gestionarea eficientă a bazelor de date: Acest curs va ajuta inginerii de date să înțeleagă și să utilizeze SQL pentru a gestiona eficient bazele de date, ceea ce este esențial pentru stocarea și accesarea datelor într-un mod structurat și securizat.

Optimizarea operațiunilor cu date: Cursul ar putea contribui la optimizarea operațiunilor companiei prin simplificarea și accelerarea proceselor care implică extragerea și manipularea datelor din bazele de date.

Coroborarea conținuturilor disciplinei cu așteptările reprezentanților comunității epistemice, asociațiilor profesionale și angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului

• Gestionarea eficientă a bazelor de date: Acest curs va ajuta inginerii de date să înțeleagă și să utilizeze SQL pentru a gestiona eficient bazele de date, ceea ce este esențial pentru stocarea și accesarea datelor într-un mod structurat și securizat.
• Optimizarea operațiunilor cu date: Cursul ar putea contribui la optimizarea operațiunilor companiei prin simplificarea și accelerarea proceselor care implică extragerea și manipularea datelor din bazele de date.

• Walter Shields, 2019. SQL QuickStart Guide: The Simplified Beginner's Guide to Managing, Analyzing, and Manipulating Data With SQL, ClydeBank Media LLC.
• Thomas Nield, 2016. Getting Started with SQL: A Hands-On Approach for Beginners, Beijing and Cambridge: O'Reilly.
• Hernandez Viescas, 2014. SQL Queries for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Data Manipulation in SQL (3rd Edition), Addison-Wesley Professional.

- 50% test grilă

- 30% teme de seminar

- 20% prezente

Criterii de evaluare:

- Capacitatea de a scrie rutine în SQL pentru a manipula date, sumariza date și relaționa date.

- 3 teme pentru acasă care acoperă tematica cursului.

Obiective generale

• Scopul principal al cursului "Limbaje de Interogare Structurate" este de a dezvolta cunoștințe solide și abilități practice în utilizarea limbajului SQL pentru manipularea datelor într-un mediu structurat.

Obiective specifice

• Manipularea Tabelelor de Date: Dobândirea abilităților practice legate de manipularea tabelelor de date folosind limbajul SQL. Acest obiectiv implică gestionarea eficientă a structurii și conținutului tabelelor pentru a extrage informații relevante.
• Selectarea și Filtrarea Datelor: Dezvoltarea abilității de a selecta și filtra datele din tabele utilizând limbajul SQL. Studenții vor învăța cum să formuleze interogări precise pentru a obține datele dorite în funcție de criteriile specificate.
• Unirea Tabelelor: Învățarea abilităților de a uni (join) tabelele pentru a obține date integrate din surse multiple. Acest obiectiv implică înțelegerea diferitelor tipuri de uniri și aplicarea lor în practică.
• Agregare și Statistică Descriptivă: Dezvoltarea capacității de a efectua operațiuni de agregare și de statistică descriptivă asupra datelor folosind SQL. Acest obiectiv vizează calculul sumelor, mediei, medianei, deviației standard și altor indicatori statistici relevanți pentru analiza datelor.

Competențe Profesionale:

• Cunoașterea temeinică a limbajului SQL și a metodelor principale de manipulare a datelor folosind SQL.
• Abilitatea de a manipula tabele de date, inclusiv crearea, modificarea și ștergerea tabelelor.
• Capacitatea de a efectua interogări complexe asupra bazelor de date, inclusiv selectarea, filtrarea și sortarea datelor.
• Abilitatea de a efectua operațiuni de agregare și statistici descriptive folosind SQL.
• Capacitatea de a utiliza subinterogări pentru rezolvarea problemelor complexe de analiză a datelor.
• Cunoașterea relațiilor dintre tabele și abilitatea de a realiza interogări între tabele pentru extragerea informațiilor legate de relații sociale.
• Abilitatea de a crea și utiliza view-uri pentru a accesa date în mod eficient.

Competențe Transversale:

• Abilități de comunicare: Capacitatea de a comunica eficient rezultatele analizei datelor utilizând limbajul SQL într-un format accesibil și clar.
• Abilități de rezolvare a problemelor: Capacitatea de a identifica și de a rezolva problemele legate de manipularea și analiza datelor folosind SQL.
• Abilități de lucru în echipă: Capacitatea de a colabora eficient cu colegii pentru proiectele de seminar și teme.
• Gândire critică și analitică: Capacitatea de a analiza și interpreta rezultatele interogărilor SQL și de a formula argumente bazate pe date.
• Abilități de planificare și gestionare a timpului: Capacitatea de a organiza și gestiona eficient temele și activitățile legate de curs.
• Abilități de adaptare și învățare continuă: Capacitatea de a se adapta la schimbările în tehnologie și de a învăța în mod continuu pentru a rămâne actualizat în domeniul analizei datelor.