Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Information systems and data management in medicine and healthcare
Course of study:
2019/2020
Code:
ZSDA-3-0079-s
Faculty of:
Szkoła Doktorska AGH
Study level:
Third-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Szkoła Doktorska AGH
Semester:
0
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polski i Angielski
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż. Piórkowski Adam (pioro@agh.edu.pl)
Dyscypliny:
inżynieria biomedyczna
Module summary

Celem programu jest ugruntowanie wiedzy na temat baz danych, w szczególności relacyjnych. Przedstawione zostaną zagadnienia ich projektowania, implementacji oraz obsługi. Zdecydowany nacisk położony zostanie na język SQL, który od lat stanowi standard komunikacji z bazami. Zagadnieniami dziedzinowymi będą poruszone kwestie systemów PACS, opartych o relacyjne bazy danych oraz istota licznych zasobów biomedycznych w postaci baz danych białek, genów, ekspresji i mutacji genów, sekwencji DNA, etc.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 Student potrafi upowszechniać wyniki z badan naukowych w biomedycznych bazach danych. SDA3A_K02 Activity during classes
Skills: he can
M_U001 Student potrafi wykonywać wybrane czynności w biomedycznych bazach danych . SDA3A_U01, SDA3A_U03 Activity during classes
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Student potrafi współpracować z wybranymi bazami danych, zawierających wyniki badań naukowych. SDA3A_W04 Activity during classes
M_W002 Student zna bazy danych, do których może dodawać wyniki badań naukowych. SDA3A_W07 Activity during classes
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
28 14 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 Student potrafi upowszechniać wyniki z badan naukowych w biomedycznych bazach danych. - + - - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi wykonywać wybrane czynności w biomedycznych bazach danych . - + - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student potrafi współpracować z wybranymi bazami danych, zawierających wyniki badań naukowych. + - - - - - - - - - -
M_W002 Student zna bazy danych, do których może dodawać wyniki badań naukowych. + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 70 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 28 h
Preparation for classes 20 h
Realization of independently performed tasks 20 h
Contact hours 2 h
Module content
Lectures (14h):

Wykład
Część pierwsza – repetytorium z relacyjnych baz danych

Wykład wprowadzający. Składowe systemu bazy danych. Rodzaje baz danych. Wybrane funkcjonalności systemów baz danych. Dostęp do danych. Typy danych. Wybrane funkcjonalności baz danych.
Relacyjne bazy danych. Postulaty relacyjnych baz danych. Zapis formalny modelu relacyjnego. Koncepcja relacyjnej bazy danych. Związki encji. Diagramy związków encji.

Relacyjne bazy danych. Klucze. Zbiory encji słabych. Przekształcanie diagramów związków encji do postaci relacyjnego modelu danych. Anomalie w relacjach. Dekompozycja relacji. Zależności funkcyjne. Zależności funkcyjne wielowartościowe. Normalizacja modelu relacyjnej bazy danych. Postaci normalne: pierwsza (1NF), druga (2NF), trzecia (3NF), postać normalna Boyce-Codda (BCNF). Dekompozycja do postaci BCNF. Inne postaci normalne.
Operacje w relacyjnej bazie danych. Proste działania teoriomnogościowe: suma, różnica, iloczyn. Działania złożone: rzut, projekcja, selekcja, iloczyn kartezjański, iloraz, złączenie teta, złączenie naturalne. Inne złączenia: równozłączenie, Złączenie wewnętrzne (inner join), złączenie zewnętrzne lewostronne (left outer join), złączenie zewnętrzne prawostronne (right outer join), złączenie zewnętrzne pełne (full outer join), autozłączenie (self-join). Złożenia.
Język SQL. Składnia SQL. Podstawowe typy danych w języku SQL. Rzutowanie. Operatory. Tworzenie tabel w języku SQL. Wstawianie, modyfikowanie i usuwanie danych w tabelach. Tworzenie i usuwanie indeksów.
Język SQL. Zapytanie SELECT. Funkcje agregujące. Grupowanie danych. Złączenia. Działania na zbiorach. Zagnieżdżenia zapytań (podzapytania). Zapytania zagnieżdżone a złączenia. Widoki (perspektywy). Transakcje.


Część druga – budowa i działanie wybranych systemów PACS.
Część trzecia – przegląd baz danych białek, genów, ekspresji i mutacji genów, sekwencji DNA

Auditorium classes (14h):

1. Zapoznanie się z systemami zarządzania bazami danych. Tworzenie schematów relacyjnych baz danych.
2. Projektowanie relacyjnych baz danych (cd).
3. Projektowanie relacyjnych baz danych (cd) – postaci normalne
4. Tworzenie kwerend w bazach danych.
5. Definiowanie schematów relacji w języku SQL.
6. Konstruowanie prostych zapytań (pojedyncza tabela) do bazy przy użyciu instrukcji SELECT.
7. Operacje na tekstach oraz grupowanie i agregacja danych.
8. Działania na zbiorach. Zagnieżdżenia.
9. Złączenia wewnętrzne i zewnętrzne.
10. Zaawansowane konstrukcje zapytań SQL
11. Współpraca z systemami PACS.
12. Współpraca z systemami PACS.
13. Dostęp do wybranych bio-baz.
14. Dostęp do wybranych bio-baz.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Nie określono
  • Auditorium classes: Nie określono
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczenie ćwiczeń odbywa się na podstawie oceny realizacji zadań podczas zajęć.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Nie określono
  • Auditorium classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Nie określono
Method of calculating the final grade:

Stopień wykonanych zadań będzie odniesiony do skali AGH.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Zaległości uzupełniane po uzgodnieniu z prowadzącym.

Prerequisites and additional requirements:

brak

Recommended literature and teaching resources:

1 Ullman, J.D., Widom J.: Podstawowy wykład z systemów baz danych. WNT, Warszawa 1999
2 Delobel C., Adiba M.: Relacyjne bazy danych. WNT, Warszawa 1989
3 Ullman J.D.: Systemy Baz Danych WNT, Warszawa 1988
4 Gruber M.: SQL. Helion Gliwice, 1996.
5 Celko J.: SQL. Zaawansowane techniki programowania. Mikom, Warszawa, 1999.
6 Fehily C.: SQL. Szybki start. Helion, 2003.
7 Gruca A.: Bioinformatyczne bazy danych. PJWSTK, Warszawa 2010

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

1. Piórkowski A. Mysql spatial and Postgis – implementations of spatial data standards, 2011, EJPAU 14(1), #03.
2. Ładniak M., Piórkowski A., Banyś R. P.: Przegląd otwartych rozwiązań systemów archiwizacji systemów archiwizacji i komunikacji obrazów medycznych. Komputerowe wspomaganie badań naukowych, WTN, Wrocław, 2014, pp. 79–88.
3. Lupa, M., Piórkowski, A.: Regułowa optymalizacja zapytań w bazach danych przestrzennych. Studia Informatica, 2012, 33(2B), 105-115.
4. Lupa M., Piorkowski A.: Spatial query optimization based on transformation of constraints. Springer International Publishing, cop. 2014. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 242, S. 621–629.
5. Ladniak M., Piorkowski A., Mlynarczuk M.: Structure of systems for data exploration for raster images. Studia Informatica, vol 33, 2B, pp. 7–20, 2013
6. Ladniak M., Piorkowski A., Mlynarczuk M.: The Data Exploration System for Image Processing Based on Server-Side Operations. Computer Information Systems and Industrial Management, LNCS, Vol. 8104, Springer 2013, pp 168-176.
7. Mlynarczuk, M., Ladniak, M., Piorkowski, A.: Application of database technology to analysis of rock structure images. Physicochemical Problems of Mineral Processing, 2014 vol. 50 iss. 2.
8. Bartoszewski D., Piorkowski A., Lupa M.: The Comparison of Processing Efficiency of Spatial Data for PostGIS and MongoDB Databases. Beyond Databases, Architectures and Structures, BDAS2019, CCIS, Springer 2019.

Additional information:

None