Data management - NDBX046

• Title: Datový management
• Guaranteed by: Student Affairs Department (32-STUD)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2022
• Semester: summer
• E-Credits: 6
• Hours per week, examination: summer s.:2/2, C+Ex [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: cancelled
• Language: Czech
• Teaching methods: full-time
• Is provided by: NDBI046
• Guarantor: prof. Mgr. Martin Nečaský, Ph.D.
• Incompatibility : NDBI046
• Interchangeability : NDBI046
• Is incompatible with: NDBI046
• Is interchangeable with: NDBI046

Annotation

English

The goal of the Data Management course is to give an overview of commonly used operations and techniques in a typical data processing process. This includes data retrieval, cleaning, transformation, validation, catalogization, versioning, documentation, publication via API, integration, search, compression, encryption, and working with large and distributed data.

Last update: Kopecký Michal, RNDr., Ph.D. (09.09.2020)

Czech

Cílem předmětu je seznámit studenty se základy práce s daty a s běžnými operacemi v typickém procesu zpracování dat. To zahrnuje získání dat, jejich čištění, transformace, validace, katalogizace, verzování, popis, zpřístupnění skrze API, integraci, vyhledávání, kompresi, šifrování a práci s velkými a distribuovanými daty.

Last update: Zavoral Filip, RNDr., Ph.D. (10.02.2023)

Course completion requirements

English

During the semester there will be homework assignments for credit.

The final exam is a written test.

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (16.01.2024)

Czech

V průběhu semestru jsou postupně zadávány a hodnoceny domácí úkoly, za které je zápočet.

Zkouška je formou písemného testu.

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (16.01.2024)

Requirements to the exam

English

Getting homework credit is a prerequisite for the final exam.

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (04.08.2020)

Czech

Získání zápočtu je nutnou podmínkou k účasti na závěrečné zkoušce.

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (04.08.2020)

Syllabus

English

• The role of data engineering

• OLTP vs. OLAP

• Data cube and related operations

• Business intelligence

• Data marketplace, data warehouse, data lake, and data contracts

• Data warehouse modeling

• Data pipeline (ETL) and data processing workflows

• Data lineage and provenance

• Data quality, dimensions, and metrics

• Frameworks for data management and data governance

• Methods for trustworthy and efficient data sharing

• Data cataloging, metadata, data versioning

• Data dictionary, data semantics, ontology

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (28.11.2025)

Czech

• Role a význam datového inženýrství

• OLTP vs. OLAP

• Datová kostka a příslušné operace

• Business intelligence

• Datové tržiště, datový sklad, datové jezero, datové kontrakty

• Modelování pro datový sklad

• Datová pumpa (ETL) a procesy zpracování dat

• Data lineage a provenance

• Datová kvalita, dimenze a metriky

• Frameworky pro správu dat v organizaci

• Metody důvěryhodného a efektivního sdílení dat

• Katalogizace dat, metadata, verzování dat

• Datový slovník, popis významu dat, ontologie

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (28.11.2025)

Entry requirements

English

The course expects working knowledge from NPRG036 (Data Formats) course.

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (27.04.2021)

Czech

Předmět předpokládá znalosti přednášené v NPRG036 (Datové formáty).

Last update: Škoda Petr, Mgr., Ph.D. (27.04.2021)