1. Selekce a restrikce informací 2. Specifikace profesních témat 3. Možnosti databázových zdrojů pro profesní téma. samostudia
|
|
- Bohumil Jelínek
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Aplikovaná informatika Získávání a zhodnocování informací z volně dostupných databázových zdrojů na dané profesní téma. ZEMÁNEK, Z. PLUSKAL, D. SMETANA, B. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky amanagementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/
2 Získávání a zhodnocování informací z volně dostupných databázových zdrojů na dané profesní téma. 1. Selekce a restrikce informací 2. Specifikace profesních témat 3. Možnosti databázových zdrojů pro profesní téma Kontrolní otázky a úkoly samostudia
3 Cíle přednášky 1. Předat studentům poznatky o selekci a restrikci informací. 2. Uvést a objasnit základy z specifikace profesních témat. t 3. Objasnit možnosti databázových zdrojů pro profesní téma.
4 Práce s informací Každá množina reálných objektů a jevů má své zákonitosti, své zařazení do hierarchie světa, svou klasifikaci na podtypy, své vztahy k okolí. Také podmnožiny atributů mohou mít mezi sebou důležité vztahy asociace: korelace, příčiny p a následkyn sledky, skryté faktory apod., které v matematických disciplínách nazýváme proměnnými. Popis těchto atributů bývá často poměrně vágní. Například: Chceme-li popsat člověka, o kterém budeme mluvit, řekneme například: ten mladý blonďák, s rozcuchanou ofinou, asi ze sousedního vchodu. Reálnou skutečnost poznáváme po částech, často se navzájem překrývajp ekrývajících ch podle toho, proč nás s právě tato část světa (atributů) ) zajímá. [1]
5 Práce s informací Jakmile začneme hlouběji zkoumat některé jevy systematicky, začínáme pozorováním reality, shromažďováním údajů a zkoumáním toho, jaká fakta o údajích platí. Ověřujeme, jestli se z faktů dají formulovat obecně platná pravidla, nebo dokonce dokázat některé (přírodní, společenské, ) zákonitosti. Získáváme tak schopnost vytvářet informace a tyto dále předávat. [1] Samotný proces práce s informací je velmi rozmanitý vzhledem k jejich charakteru a podílu na řízení subjektů.
6 Selekce, agregace a restrikce informací [2,3] upraveno [2,3] upraveno Obr: Vlivy působící během zpracování dat zakódované informace. Obr: Vlivy působící během zpracování dat zakódované informace. Při komunikačním procesu vždy dochází k výběru informací (selekci), který je obvykle ovlivněn potřebami a přáním příjemce. [2] Současně s tím dál dochází ke kumulaci (agregaci) dat do skupin, neboli agregátů. Takto úsporná opatření, většinou vynucená časovou náročností zpracování dat a také omezením kapacity úložného prostoru, mohou vést v k další šímu, nepřesn esnému zpracování informace.
7 Selekce, agregace a restrikce informací [2,3] upraveno Obr: Vlivy působící během zpracování dat zakódované informace. Dalším krokem je restrikce - znamená omezení, např. redukci objemu dat konverzí obrázků a podobná úsporná opatření. Užívá se pro omezení daná vlastním rozhodnutím nebo jiné autority, nikoli faktickými překážkami a nedostatky. Výsledkem předchozích jevů je, že informace mohou být často zkreslené. Následuje interpretace dat, která spočívá v analýze významu sdělení pro příjemce informace. [2]
8 Databázový přístup p k základnz kladním m pojmům výběru Pracujeme s uspořádaným typem dat. Úvodním procesem je prostá selekce. Hlavním znakem je zúžení zobrazovaných záznamů podle informačního zájmu. Informační zájem je formulován jako informační dotaz. Pro prostou selekci lze použít nástroje, označované jako filtrace, spojená s agregací dat zobrazí záznamy uspořádané podle vybrané vlastnosti.
9 Příklady prosté selekce databázový přístupp Výběr prvních n záznamů seřazených podle vlastnosti x [4] Příklad: Vyber prvních n (= 3) záznamů podle nejnižší ceny (= ,00 Kč)
10 Obecná restrikce databázový přístupp Vybíráme záznamy ne dle pořadí vybraného atributu, ale podle celkového významu pro informační dotaz například prostá existence atributu. [4] Příklad: Zajímám se o výrobce, ale vyloučím firmu ALZA
11 Kombinace restrikce a projekce databázový přístupp Využijeme postupu výběru podle celkového významu pro informační dotaz. Zúžíme počet zobrazených atributů projekce. Příklad: vybírám podle kódu výrobku a současně mne nezajímá nejnižší cena a dodavatel [4]
12 Nástroje výběru databázový přístupp Pro vytváření selekce a restrikce využíváme vnitřní nástroje dotazy. Dotazy využívají dotazovací jazyk, který má svou syntaxi skladbu. Základem jsou jednoduché příkazy pro výběr a operátory and, or, not Pomocí výrokové logiky lze sestavit libovolné smysluplné tvrzení v důsledku i dotaz.
13 Proč dotazovací jazyk?? Přirozený jazyk vyjadřuje emoce a míra neurčitosti je snižována způsobem užití neverbální komunikace, profesní mluva, argot Pro strojové využití je nevhodný. Tvrzení věta, je základem výběrového dotazu. Složitější věty rozklad na atomické, jednoduché požadavky. Atomické požadavky za pomocí operátorů tvoří pak složitější věty formule-predikáty-dotazy (poznatky z matematiky).
14 Definice - dotazovací jazyk Je nástroj pro předávání požadavků na vyhledání databázových záznamů splňujících určitá formálně definovaná kritéria. Současně je pokyn k výpočtu určitých hodnot na základě takto vyhledaných záznamů.
15 Příklad databázov zového dotazovacího jazyka SQL (Structured Query Language) Strukturovaný dotazovací jazyk. Příkazově orientovaný relační má nejčastější příkaz: klíčová slova [5] SELECT seznam položek FROM tabulka WHERE podmínky
16 Příklad databázov zového dotazovacího jazyka QBE (Query By Example) obrazovkově (formulářově) orientovaný relační dotazovací jazyk; dotaz je definován vyplňováním formuláře znázorňujícího strukturu tabulky; [6] Příjmení Jméno ID_číslo Matematika Jazyk Maturita»» xxxxxxxx >=80 >=80 1-4
17 Analogie základnz kladních pojmů výběru ve fulltextu Problém výběru je v neuspořádanosti dat a jejich nepravidelném výskytu v textu. Řešení selekce a restrikce ve fulltextu: Správná volba klíčových slov a lemmatizace u prosté selekce. Využití jazyků a nástrojů pro využití operátorů, využití možností vyhledávání textu v XML u kombinované restrikce.
18 Možné problémy při p i selekci a restrikci ve fulltextu Vytvoření správného lemmatu Psychologická bariéra koncentrace na úvodní stránky Jazyková bariéra při hledání zdrojů a překladu klíčových slov Záměrná manipulace autorů zdroje klíčová slova na pozadí, vystavování jiného textu pro vyhledávací roboty
19 Možné problémy při p i selekci a restrikci ve fulltextu Neodpovídající obsah snippetů úryvků ve vyhledávači. Problém s koncentrací zdrojů v neviditelném nedostupném webu. Nevhodné vyhledávací prostředí v databázi textových zdrojů - bibliografie Nedostatečná znalost vyhledávané problematiky a sémantické konflikty
20 Vyhledávac vací nástroje fulltextu K významným nástrojům patří vyhledávací systém produktů firmy Tovek, využívané armádou USA. Využívá indexaci a ohodnocení dokumentů. Mimo operátorů a možností restriktivního definování poddotazů zkoumá relevanci dokumentu k dotazu (váha). [7]
21 Jak hledat profesní informace Motto: Chcete-li vybudovat velký podnik, vybudujte nejdříve sebe. Tomáš Baťa Získávání znalostí profesních témat je součástí vašeho projektu!
22 Profesní orientace Je dlouhodobý cílevědomý proces přípravy, volby a udržení zaměstnání. Součástí procesu, na kterou klade důraz i Evropská unie je testování vlastních předpokladů, schopností a zájmů. Nezbytným předpokladem je dobrá znalost profesních témat a umění vyhledání, identifikace a analýzy informací z profesní sféry.
23 Oblasti profesních tématt Prvním předpokladem úspěchu profesní orientace je obeznámení se s odbornou tématikou a terminologií zvolené profese. Velmi důležité je práce na svých osobnostních předpokladech v oblastech: práce s vizí jako motivačním prvkem, hodnoty a motivace jako předpoklad k efektivnosti práce, práce se stresem a řešení konfliktních situací, komunikativní dovednosti, time managament, sebeuvědomění, sebeřízen zení a sebekontrola. [8]
24 Jak hledat profesní informace Hledání profesních informací se koncentruje do dvou oblastí: Nalezení vhodného zaměstnání v rámci zvolené profesní orientace zde lze také získat z požadavků základní přehled o požadovaném vzdělání, znalostech, dovednostech a praxi. Rozšíření znalostí v oblasti odbornosti a profesní terminologie odborná literatura a otevřené zdroje [8]
25 Možnosti databázových zdrojů pro profesní téma Informace najdeme jak ve fultextových databázích, tak ve formě databázových systémů, třídících nabídky podle různých kritérií ve formě inzerátů snippetů s danou strukturou. Prostředím jsou jednak oficiální aplikace MPSV, jednak agenturní nabídky, projekty ESF a oborové portály, např. army.cz.
26 Ukázka profesních informací army.cz
27 Kontrolní otázky a úkoly samostudia Analyzujte možnosti selekce a restrikce při získávání profesních informací. Uvědomte si možnosti profesní orientace ve svém m zvoleném m povolání - specializaci. Vytvořte te si seznam základnz kladních profesních pojmů pro vyhledávání zdrojů.
28 Zdroje doplňující studijní literatura: 1. ŠARMANOVÁ, J. METODY ANALÝZY DAT - Učební text. [online]. [cit ] 2012, Ostrava: VŠB-TU. 170 s. ISBN Dostupné z: 2. BARTÁK, M. Vliv komunikace na konkurenceschopnost podniku pomocí nástrojů business inteligence Disertační práce. [online]. [cit ] 2006, Praha: ČZU-PEF. 185 s. ISBN Dostupné z: 3. CATS-BARIL, W.-THOMPSON, R. Information technology and Management. USA: The McGraw-Hill Companies, Inc., ISBN Databáze standardu SQL, díl 8.: Restrikce v SQL. [online]. 1999, 2013 [cit ]. Dostupné z: 5. SQL. [online] [cit ]. Dostupné z: 6. QBE (Query By Example). [online] [cit ]. Dostupné z: 7. Querylanguage_cz. [online] [cit ]. Dostupné z: 8. Profese-povolani. [online] [cit ]. Dostupné z:
KIV/ZIS cvičení 5. Tomáš Potužák
KIV/ZIS cvičení 5 Tomáš Potužák Úvod do SQL (1) SQL (Structured Query Language) je standardizovaný strukturovaný dotazovací jazyk pro práci s databází Veškeré operace v databázi se dají provádět pomocí
8.2 Používání a tvorba databází
8.2 Používání a tvorba databází Slide 1 8.2.1 Základní pojmy z oblasti relačních databází Slide 2 Databáze ~ Evidence lidí peněz věcí... výběry, výpisy, početní úkony Slide 3 Pojmy tabulka, pole, záznam
GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 10
UNIVERZITA TOMÁŠE BATI VE ZLÍNĚ FAKULTA APLIKOVANÉ INFORMATIKY GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY 10 Lubomír Vašek Zlín 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční podpory Evropského sociálního fondu (ESF)
Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz
Databázové systémy Doc.Ing.Miloš Koch,CSc. koch@fbm.vutbr.cz Vývoj databázových systémů Ukládání dat Aktualizace dat Vyhledávání dat Třídění dat Výpočty a agregace 60.-70. léta Program Komunikace Výpočty
PRODUKTY. Tovek Tools
Analyst Pack je desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních
3. přednáška z předmětu GIS1 atributové a prostorové dotazy
3. přednáška z předmětu GIS1 atributové a prostorové dotazy Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D. e-mail: jan.pacina@ujep.cz Pro přednášku byly použity texty a obrázky z www.gis.zcu.cz Předmět KMA/UGI, autor
Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.
1 Kurz Databáze Zpracování dat Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Obsah Druhy dotazů, tvorba dotazu, prostředí QBE (Query by Example). Realizace základních relačních operací selekce, projekce a spojení. Agregace
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování 4 fáze vytváření
Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)
Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph) 2. a 3. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Co nás čeká: 2. soustředění 16.1.2009
Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Hořovice
Kód DUM : VY_32_INOVACE_DYN.1.19 Název materiálu: 19 PHP- Základy práce s databází PHP 2. část MySQL (Aplikace knihovna) Anotace Autor Jazyk Očekávaný výstup DUM je žákům průvodcem vytvoření databáze knih
Organizační chování. Rozvoj poznání v organizačním chování
Organizační chování Rozvoj poznání v organizačním chování Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty vojenského leadershipu Registrační
Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází
1 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní, Katedra automatizační techniky a řízení 2008/2009 Radim Farana 1 Obsah Požadavky kreditového systému. Relační datový model, relace, atributy,
Tovek Tools. Tovek Tools jsou standardně dodávány ve dvou variantách: Tovek Tools Search Pack Tovek Tools Analyst Pack. Připojené informační zdroje
jsou souborem klientských desktopových aplikací určených k indexování dat, vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci s velkým objemem textových
PRODUKTY. Tovek Tools
jsou desktopovou aplikací určenou k vyhledávání informací, tvorbě různých typů analýz a vytváření přehledů a rešerší. Jsou vhodné pro práci i s velkým objemem textových dat z různorodých informačních zdrojů.
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra informatiky Database Research Group Úvod do databázových systémů Cvičení 3 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz
Začínáme s Tovek Tools
NAJÍT POCHOPIT VYUŽÍT Úvodní seznámení s produktem Tovek Tools JAK SI TOVEK TOOLS NAINSTALUJI?... 2 JAK SI PŘIPOJÍM INFORMAČNÍ ZDROJE, VE KTERÝCH CHCI VYHLEDÁVAT?... 2 JAK MOHU VYHLEDÁVAT V INFORMAČNÍCH
ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14
ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.4 13/14 Co je vhodné vědět, než si vybereme programovací jazyk a začneme programovat roboty. 1 / 13 0:40 Implementace Umělá inteligence (UI) Umělá inteligence
REGULACE SKUPINOVÉ DYNAMIKY, OPATŘENÍ K PŘEDCHÁZENÍ KONFLIKTŮM UVNITŘ JEDNOTKY
Leadership IV REGULACE SKUPINOVÉ DYNAMIKY, OPATŘENÍ K PŘEDCHÁZENÍ KONFLIKTŮM UVNITŘ JEDNOTKY (přednáška) Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního
Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská
Analýza a modelování dat 3. přednáška Helena Palovská Historie databázových modelů Relační model dat Codd, E.F. (1970). "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Communications of the ACM
Informační systémy ve zdravotnictví. 6. cvičení
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Informační systémy ve zdravotnictví 6. cvičení Ing. Petr Lukáš petr.lukas@nativa.cz Ostrava, 2014 Opakování Relace
Operátory ROLLUP a CUBE
Operátory ROLLUP a CUBE Dotazovací jazyky, 2009 Marek Polák Martin Chytil Osnova přednášky o Analýza dat o Agregační funkce o GROUP BY a jeho problémy o Speciální hodnotový typ ALL o Operátor CUBE o Operátor
1. ÚVODNÍ INFORMACE K PŘEDMĚTU. Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice
1. ÚVODNÍ INFORMACE K PŘEDMĚTU Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu "Integrace
Databáze SQL SELECT. David Hoksza http://siret.cz/hoksza
Databáze SQL SELECT David Hoksza http://siret.cz/hoksza Osnova Úvod do SQL Základní dotazování v SQL Cvičení základní dotazování v SQL Structured Query Language (SQL) SQL napodobuje jednoduché anglické
Logika pro sémantický web
ZVYŠOVÁNÍ ODBORNÝCH KOMPETENCÍ AKADEMICKÝCH PRACOVNÍKŮ OSTRAVSKÉ UNIVERZITY V OSTRAVĚ A SLEZSKÉ UNIVERZITY V OPAVĚ Logika pro sémantický web Martin Žáček PROČ BALÍČEK? 1. balíček Formální logické systémy
UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA K INTERNETOVÉ VERZI REGISTRU SČÍTACÍCH OBVODŮ A BUDOV (irso 4.x) VERZE 1.0
UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA K INTERNETOVÉ VERZI REGISTRU SČÍTACÍCH OBVODŮ A BUDOV (irso 4.x) VERZE 1.0 OBSAH 1 ÚVOD... 3 1.1 HOME STRÁNKA... 3 1.2 INFORMACE O GENEROVANÉ STRÁNCE... 4 2 VYHLEDÁVÁNÍ V ÚZEMÍ...
Základy informatiky. 08 Databázové systémy. Daniela Szturcová
Základy informatiky 08 Databázové systémy Daniela Szturcová Problém zpracování dat Důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat - evidovat údaje o nějaké skutečnosti. o skupině lidí (zaměstnanců, studentů,
Nástroj pro monitorování a analýzu českého internetu a sociálních médií
Nástroj pro monitorování a analýzu českého internetu a sociálních médií SOCIAL INSIDER VLASTNOSTI Zachycuje data z Facebooku, Twitteru, Youtube, Google+, stejně jako z tisíců českých a slovenských blogů
Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)
Marketingová komunikace Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph) 2. soustředění Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz http://vavra.webzdarma.cz/home/index.htm Minulé soustředění úvod
Úvod do databázových systémů
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Úvod do databázových systémů Cvičení 4 Ing. Petr Lukáš petr.lukas@vsb.cz Ostrava, 2014 Opakování Klauzule příkazu
4. blok část A Logické operátory
4. blok část A Logické operátory Studijní cíl Tento blok je věnován představení logických operátorů AND, OR, NOT v jazyce SQL a práce s nimi. Doba nutná k nastudování 1-2 hodiny Průvodce studiem Při studiu
1 Strukturované programování
Projekt OP VK Inovace studijních oborů zajišťovaných katedrami PřF UHK Registrační číslo: CZ.1.07/2.2.00/28.0118 1 Cíl Seznámení s principy strukturovaného programování, s blokovou strukturou programů,
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice
PARADIGMA, PARADIGMA STRATEGICKÉHO MANAGEMENTU Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu
MBI - technologická realizace modelu
MBI - technologická realizace modelu 22.1.2015 MBI, Management byznys informatiky Snímek 1 Agenda Technická realizace portálu MBI. Cíle a principy technického řešení. 1.Obsah portálu - objekty v hierarchiích,
K možnostem užití státních maturit jako přijímacích zkoušek jaký styl ověřování předpokladů ke studiu chceme podporovat?
K možnostem užití státních maturit jako přijímacích zkoušek jaký styl ověřování předpokladů ke studiu chceme podporovat? Jiří Zlatuška Poznámky pro AF 11. února 2010 Aktuální model státní maturity http://www.m2010.cz/images/maturitni_model.pdf
Informační média a služby
Informační média a služby Výuka informatiky má na Fakultě informatiky a statistiky VŠE v Praze dlouholetou tradici. Ke dvěma již zavedeným oborům ( Aplikovaná informatika a Multimédia v ekonomické praxi
GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY CVIČENÍ 4
UNIVERZITA TOMÁŠE BATI VE ZLÍNĚ FAKULTA APLIKOVANÉ INFORMATIKY GEOGRAFICKÉ INFORMAČNÍ SYSTÉMY CVIČENÍ 4 Praktické zvládnutí software Geomedia Pavel Vařacha a kol. Zlín 2013 Tento studijní materiál vznikl
Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů
Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Otázka č. 1 Datový model 1. Správně navržený ERD model dle zadání max. 40 bodů teoretické znalosti konceptuálního modelování správné
Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče.
Primární a cizí klíč Kandidát primárního klíče (KPK) Je taková množina atributů, která splňuje podmínky: Unikátnosti Minimálnosti (neredukovatelnosti) Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina
Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská
Databáze I 1. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz Co je databáze Mnoho dat Organizovaných používá se model uspořádání Řízený přístup k datům přijímá požadavky v jazyce modelu umožňuje sdílení dat
Michal Krátký, Miroslav Beneš
Databázové a informační systémy Michal Krátký, Miroslav Beneš Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava 5.12.2005 2005 Michal Krátký, Miroslav Beneš Databázové a informační systémy 1/24 Obsah
Manuál pro uživatele portálu NováProfese
Manuál pro uživatele portálu NováProfese Mgr. Lenka Křížková Ing. Pavel Beneš Regionální rozvojová agentura Plzeňského kraje, o.p.s. Riegrova 1, Plzeň červen 2008 Obsah: 1. Úvod... 3 2. Popis portálu...
Datové modelování II
Datové modelování II Atributy Převod DM do schématu SŘBD Dotazovací jazyk SQL Multidimenzionální modelování Principy Doc. Miniberger, BIVŠ Atributy Atributem entity budeme rozumět název záznamu či informace,
Výroková a predikátová logika - VII
Výroková a predikátová logika - VII Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2018/2019 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - VII ZS 2018/2019 1 / 15 Platnost (pravdivost) Platnost ve struktuře
Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu:
Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: Ing. Hana Šmídová Název materiálu: VY_32_INOVACE_01_ACCESS_P2 Číslo projektu: CZ 1.07/1.5.00/34.1077
Databázové a informační systémy Jana Šarmanová
Databázové a informační systémy Jana Šarmanová Obsah Úloha evidence údajů, způsoby evidování Databázové technologie datové modely, dotazovací jazyky. Informační systémy Datové sklady Metody analýzy dat
TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky TEORIE ZPRACOVÁNÍ DAT pro kombinované a distanční studium Jana Šarmanová Ostrava 2003 Jana Šarmanová, 2003 Fakulta
DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1
Metodický list č. 1 Cíl: Cílem předmětu je získat přehled o možnostech a principech databázového zpracování, získat v tomto směru znalosti potřebné pro informačního manažera. Databázové systémy, databázové
Přizpůsobení JSTL pro Google App Engine Datastore
Přizpůsobení JSTL pro Google App Engine Datastore Vítězslav Novák Katedra Aplikovaná informatika Ekonomická fakulta, VŠB-TU Ostrava 1 Google App Engine Google App Engine je zástupcem distribučního modelu
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice
PERSONÁLNÍ PLÁN PRO PODNIKATELSKÝ PLÁN Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu
Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115
Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: Číslo šablony: Název materiálu: Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora: Předmět: Tématický celek: Anotace: CZ.1.07/1.5.00/34.0410
1. Vymezení pojmu talent management
Bc. Lenka Jankůjová Vzdělávání a rozvoj pracovníků s důrazem na práci s talenty 1. Vymezení pojmu talent management Skutečný talent management spočívá ve využití silných stránek každého člověka, ve vítězství
Základy informatiky. 06 Databázové systémy. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant
Základy informatiky 06 Databázové systémy Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant Problém zpracování dat důvodem je potřeba zpracovat velké množství dat, evidovat údaje o nějaké skutečnosti: o skupině lidí (zaměstnanců,
Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace. Maturitní otázky z předmětu INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA
Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu INFORMATIKA A VÝPOČETNÍ TECHNIKA 1. Algoritmus a jeho vlastnosti algoritmus a jeho vlastnosti, formy zápisu algoritmu
VEŘEJNÁ EKONOMIKA Úvod do veřejné ekonomie a veřejné ekonomiky
VEŘEJNÁ EKONOMIKA Úvod do veřejné ekonomie a veřejné ekonomiky Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu
Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Základní seznámení s MySQL Ing. Kotásek Jaroslav
Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1 Šablona: Název: Téma: Autor: Číslo: Anotace: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databáze Základní seznámení s MySQL
VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632 Číslo projektu
VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková organizace Bratislavská 2166, 407 47 Varnsdorf, IČO: 18383874 www.vosassvdf.cz, tel. +420412372632
Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz
Vývoj moderních technologií při vyhledávání Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o. plachy@sefira.cz INFORUM 2007: 13. konference o profesionálních informačních zdrojích Praha, 22. - 24.5. 2007 Abstrakt Vzhledem
Informační a komunikační technologie
Dodatek č. Školního vzdělávacího programu Obchodní akademie Lysá nad Labem, obor 63-4-M/02 Obchodní akademie, platného od. 9. 202 - platnost dodatku je od. 9. 206 Informační a komunikační technologie je
Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19
3 Obsah Novinky v tomto vydání 10 Význam základních principů 11 Výuka principů nezávisle na databázových produktech 12 Klíčové pojmy, kontrolní otázky, cvičení, případové studie a projekty 12 Software,
Tovek Server. Tovek Server nabízí následující základní a servisní funkce: Bezpečnost Statistiky Locale
je serverová aplikace určená pro efektivní zpracování velkého objemu sdílených nestrukturovaných dat. Umožňuje automaticky indexovat data z různých informačních zdrojů, intuitivně vyhledávat informace,
Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program
Datová věda () akademický navazující magisterský program Reaguje na potřebu, kterou vyvolala rychle rostoucí produkce komplexních, obvykle rozsáhlých dat ve vědě, v průmyslu a obecně v hospodářských činnostech.
VY_32_INOVACE_IKTO2_0460 PCH
VY_32_INOVACE_IKTO2_0460 PCH VÝUKOVÝ MATERIÁL V RÁMCI PROJEKTU OPVK 1.5 PENÍZE STŘEDNÍM ŠKOLÁM ČÍSLO PROJEKTU: CZ.1.07/1.5.00/34.0883 NÁZEV PROJEKTU: ROZVOJ VZDĚLANOSTI ČÍSLO ŠABLONY: III/2 DATUM VYTVOŘENÍ:
Kurz pro studenty oboru Informační studia a knihovnictví 5. Informační architektura
Kurz pro studenty oboru Informační studia a knihovnictví 5. Informační architektura Martin Krčál Brno, KISK FF MU, 20.3.2013 Náplň hodiny Informační architektura Druhy navigace Informační architektura
INOVACE PŘEDMĚTŮ ICT. MODUL 11: PROGRAMOVÁNÍ WEBOVÝCH APLIKLACÍ Metodika
Vyšší odborná škola ekonomická a zdravotnická a Střední škola, Boskovice INOVACE PŘEDMĚTŮ ICT MODUL 11: PROGRAMOVÁNÍ WEBOVÝCH APLIKLACÍ Metodika Zpracoval: Jaroslav Kotlán srpen 2009s Úvod Modul Programování
Vyhledávání na portálu Knihovny.cz
Inforum 2017 Vyhledávání na portálu Knihovny.cz Petr Žabička, Václav Rosecký, Petra Žabičková Moravská zemská knihovna v Brně Obsah Co indexuje portál Knihovny.cz Rozšíření o centrální index Hledání v
Předmět: Konverzace v ruském jazyce
Vzdělávací oblast: Vzdělávací obor: Jazyk a jazyková komunikace Cizí jazyk Konverzace v ruském jazyce Vyučovací předmět Konverzace v ruském jazyce vychází ze vzdělávacího oboru Další cizí jazyk, který
Kronika projektu OPPA
Kronika projektu OPPA Základní informace o projektu Název Projektu: společnostech Casablanca Registrační číslo projektu: V rámci programu: Operační program Praha Adaptabilita Prioritní osa: 1 - Podpora
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
PMA 3 jako nástroj rozvoje českého egovernmentu
PMA 3 jako nástroj rozvoje českého egovernmentu OBČAN Snažíme se usnadnit běžné problémy běžným občanům. multiagendový přístup typizované životní události dekompozice životních událostí na služby příklad:
Ukládání a vyhledávání XML dat
XML teorie a praxe značkovacích jazyků (4IZ238) Jirka Kosek Poslední modifikace: $Date: 2014/12/04 19:41:24 $ Obsah Ukládání XML dokumentů... 3 Ukládání XML do souborů... 4 Nativní XML databáze... 5 Ukládání
Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka
Metody tvorby ontologií a sémantický web Martin Malčík, Rostislav Miarka Obsah Reprezentace znalostí Ontologie a sémantický web Tvorba ontologií Hierarchie znalostí (D.R.Tobin) Data jakékoliv znakové řetězce
Marketingový výzkum. Ing. Martina Ortová, Ph.D. Technická univerzita v Liberci. Projekt TU v Liberci
Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Marketingový výzkum Ing., Ph.D. Technická univerzita v Liberci Projekt 1 Technická
Databázové systémy. Datová integrita + základy relační algebry. 4.přednáška
Databázové systémy Datová integrita + základy relační algebry 4.přednáška Datová integrita Datová integrita = popisuje pravidla, pomocí nichž hotový db. systém zajistí, že skutečná fyzická data v něm uložená
Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky
Otázka 20 A7B36DBS Zadání... 1 Slovníček pojmů... 1 Relační DB struktury sloužící k optimalizaci dotazů - indexy, clustery, indexem organizované tabulky... 1 Zadání Relační DB struktury sloužící k optimalizaci
Základní principy vyhledávání firem
Základní principy vyhledávání firem Vyhledávat informace v databázi lze několika způsoby. Základní způsob používá postupné kroky, kdy otevíráme tzv. slovníky, z nichž vybíráme požadované hodnoty, například
Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ
Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu PROGRAMOVÁNÍ 1. Algoritmus a jeho vlastnosti algoritmus a jeho vlastnosti, formy zápisu algoritmu ověřování správnosti
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 204 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová
Dolování v objektových datech Ivana Rudolfová Relační databáze - nevýhody První normální forma neumožňuje vyjádřit vztahy A je podtypem B nebo vytvořit struktury typu pole nebo množiny SQL omezení omezený
Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace
Téma 2.2 Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace Obecný postup: Každá tabulka databáze by měla obsahovat pole (případně sadu polí), které jednoznačně identifikuje každý
Nápověda 360 Search. Co je 360 Search? Tipy pro vyhledávání
1 z 5 Nápověda 360 Search Co je 360 Search? 360 Search je metavyhledávač, který slouží k paralelnímu prohledávání všech dostupných informačních zdrojů prostřednictvím jednotného rozhraní. Nástroj 360 Search
Systém elektronického rádce v životních situacích portálu www.senorady.cz
Systém elektronického rádce v životních situacích portálu www.senorady.cz Obec Senorady Miroslav Patočka 2006 Obsah: 1. Úvodní informace 1.1 Informace pro uživatele 1.1.1 Přístupnost HTML, PDA, WAP, XML
DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL
DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0763 Název školy SOU potravinářské, Jílové u Prahy, Šenflukova 220 Název materiálu INOVACE_32_MaM 1/ 01/ 02/09 Autor Ing. Eva Hrušková Obor; předmět,
6.4 Charakteristika vyučovacího předmětu Informatika
6.4 Charakteristika vyučovacího předmětu Informatika Vyučovací předmět Informatika je realizován v rámci ŠVP na 1. stupni ZŠ (5. ročník) s časovou týdenní dotací 1 hodina. Na 2. stupni ZŠ je realizována
Multi-dimensional expressions
Multi-dimensional expressions Query sent to cube / returned from cube jazyk pro multidimenzionální dotazy ekvivalent SQL pro multidimenzionální databáze je jen prostředkem pro přístup k datům jako SQL
Mgr. Petra Hrnčířová Období tvorby Leden 2013. Střední vzdělání s MZ, nástavbové studium 2. ročník. Český jazyk Základy informatiky.
Základy informatiky Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Petra Hrnčířová. Dostupné z Metodického portálu www.sstrnb.cz/sablony, financovaného z ESF a státního rozpočtu ČR.
Databáze I. 5. přednáška. Helena Palovská
Databáze I 5. přednáška Helena Palovská palovska@vse.cz SQL jazyk definice dat - - DDL (data definition language) Základní databáze, schemata, tabulky, indexy, constraints, views DATA Databáze/schéma
================================================================================ =====
Název: VY_32_INOVACE_PG4101 Základní struktura HTML stránky Datum vytvoření: 01 / 2012 Anotace: DUM seznamuje se základní strukturou a členěním HTML stránky, s jednotlivými složkami - HTML, CSS, externí
Unární je také spojka negace. pro je operace binární - příkladem může být funkce se signaturou. Binární je velká většina logických spojek
Otázka 06 - Y01MLO Zadání Predikátová logika, formule predikátové logiky, sentence, interpretace jazyka predikátové logiky, splnitelné sentence, tautologie, kontradikce, tautologicky ekvivalentní formule.
Databázové systémy úvod
Databázové systémy úvod Michal Valenta Katedra softwarového inženýrství FIT České vysoké učení technické v Praze c Michal Valenta, 2012 BI-DBS, ZS 2012/13 https://edux.fit.cvut.cz/courses/bi-dbs/ Michal
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ
MATURITNÍ OTÁZKY ELEKTROTECHNIKA - POČÍTAČOVÉ SYSTÉMY 2003/2004 PROGRAMOVÉ VYBAVENÍ POČÍTAČŮ 1) PROGRAM, ZDROJOVÝ KÓD, PŘEKLAD PROGRAMU 3 2) HISTORIE TVORBY PROGRAMŮ 3 3) SYNTAXE A SÉMANTIKA 3 4) SPECIFIKACE
Numerické dovednosti. PaedDr. Mgr. Hana Čechová
Numerické dovednosti PaedDr. Mgr. Hana Čechová Osnova 1. Numerické dovednosti 2. Matematická gramotnost 3. Úroveň matematické gramotnosti 4. Složky matematické gramotnosti http://zsujezd.blog.cz 2 Matematika
Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databázové systémy MySQL základní pojmy, motivace Ing. Kotásek Jaroslav
Střední průmyslová škola a Vyšší odborná škola technická Brno, Sokolská 1 Šablona: Název: Téma: Autor: Číslo: Anotace: Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Databázové systémy MySQL základní
Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů
Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů Otázka č. 1 Datový model 1. Správně navržený ERD model dle zadání max. 40 bodů teoretické znalosti konceptuálního modelování správné
Jak vytvářet poznatkovou bázi pro konkurenční zpravodajství. ing. Tomáš Vejlupek
Jak vytvářet poznatkovou bázi pro konkurenční zpravodajství ing. Tomáš Vejlupek Informace tvořící konkurenční výhodu K rozhodování nestačí jen informace. K rozhodování je nutná také znalost umožňující
MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH. Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová
MODELOVÁNÍ DAT V INFORMAČNÍCH SYSTÉMECH Jindřich Kaluža Ludmila Kalužová Recenzenti: prof. Ing. Milan Turčáni, CSc. prof. Ing. Ivan Vrana, DrSc. Tato kniha vznikla za finanční podpory Studentské grantové
SYLABUS IT V. Jiří Kubica. Ostrava 2011
P MODULU SYLABUS IT V DÍLČÍ ČÁST PROGRAMOVÁNÍ BUSINESS APLIKACÍ PODNIKU Bronislav Heryán Jiří Kubica Ostrava 20 : Autoři: Vydání: Počet stran: Tisk: Vydala: Sylabus modulu IT v podniku Programování business
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7. III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN prostřednictvím ICT
Škola: Gymnázium, Brno, Slovanské náměstí 7 Šablona: Název projektu: Číslo projektu: Autor: Tematická oblast: Název DUMu: Kód: III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Inovace výuky na GSN
Střední průmyslová škola Zlín
VY_32_INOVACE_33_01 Škola Název projektu, reg. č. Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Tematický okruh Téma Tematická oblast Název Autor Vytvořeno, pro obor, ročník Anotace Přínos/cílové kompetence Střední
37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody
37. Indexování a optimalizace dotazů v relačních databázích, datové struktury, jejich výhody a nevýhody Využití databázových indexů Databázové indexy slouží ke zrychlení přístupu k datům a měly by se používat
Úvod do databází. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev
Úvod do databází Modelování v řízení Ing. Petr Kalčev Co je databáze? Množina záznamů a souborů, které jsou organizovány za určitým účelem. Jaké má mít přínosy? Rychlost Spolehlivost Přesnost Bezpečnost