Analitika üçün verilənlər bazaları

Fənnin təsviri

Bu fənn tələbələrə biznes analitikası və böyük verilənlərin (Big Data) emalı üçün nəzərdə tutulmuş verilənlər bazası sistemlərinin arxitekturasını, layihələndirilməsini və idarə olunmasını öyrətmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Kurs çərçivəsində relyasiyalı (RDBMS) və relyasiyalı olmayan (NoSQL) verilənlər bazaları, analitik sorğu dilləri (SQL), verilənlər anbarları (Data Warehouse), Data Lake strukturları və ETL (Extract, Transform, Load) prosesləri tədris olunur. Tələbələr müasir analitik verilənlər bazası platformalarında (PostgreSQL, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift və s.) mürəkkəb analitik sorğuların (OLAP) yazılması, verillənlərin modelləşdirilməsi (Star / Snowflake Schema), indeksləmə və sorğuların optimallaşdırılması metodlarını mənimsəyəcəklər. Fənn tələbələrdə böyük həcmli biznes datalarını analitika və daşbordlar üçün strukturlaşdırılmış, təhlükəsiz və sürətli əlçatan vəziyyətə gətirmək vərdişlərini formalaşdırır.

Fənn təlim nəticələri

1. 1

   CLO 1: Relasiyalı (SQL: PostgreSQL, MySQL) və relasiyasız (NoSQL: MongoDB, Neo4j) verilənlər bazalarının arxitekturasını və fərqlərini təhlil edir.

2. 2

   CLO 2: Analitik sorğuların icrası üçün mürəkkəb SQL sorğuları, join əməliyyatları, aqreqasiya və pəncərə funksiyalarını (window functions) yazır.

3. 3

   CLO 3: Data Anbarı (Data Warehouse) və Data Gölü (Data Lake) konsepsiyalarına uyğun dimensional modelləşdirmə (Star Schema, Snowflake Schema) layihələndirir.

4. 4

   CLO 4: ETL (Extract, Transform, Load) və ELT boru kəmərlərini (data pipelines) quraraq analitika üçün verilənlərin təmizlənməsini və inteqrasiyasını təmin edir.

5. 5

   CLO 5: Verilənlər bazasının sorğu performansını optimallaşdırır, indeksləmə və data idarəçiliyi (Data Governance) standartlarını tətbiq edir.