2. PREZENTAREA PROGRAMULUI DE STUDII 2.1 Justificarea...

4

2. PREZENTAREA PROGRAMULUI DE STUDII

2.1 Justificarea programului de studii

În scopul actualiz rii i îmbun t irii programelor de master din oferta educa ional a

Facult ii de Matematic i Informatic a Universit ii din Bucure ti, Consiliul facult ii a decis

atât restructurarea programelor existente, cât i introducerea unora noi. Acest demers face parte

din procesul de ini iere, evaluare i revizuire a programelor i activit ilor desf urate în

facultate. Organizarea programului de master „Baze de date si tehnologii software” constituie

evolu ia fireasc , impus de progresul din domeniile pe care le-a abordat programul de master

intitulat „Baze de date i tehnologii web”, desf urat cu succes pân în prezent. Noul program de

master îl restructureaz pe cel anterior prin actualizarea unor discipline existente i introducerea

unora noi. Programul este în concordan cu structura celorlalte programe de master propuse de

c tre facultate i se integreaz cu acestea, atât prin prisma cursurilor obligatorii interdisciplinare

pe care le include, cât i a cursurilor op ionale care pot fi alese din programul unui alt master.

Planul de înv mânt al anului I con ine 6 discipline, printre care se reg sesc cele fundamentale,

preg titoare pentru cursurile de specialitate din cadrul acestui program. Planul de înv mânt al

anului II con ine 5 discipline de specialitate. Cursurile de specialitate ofer studen ilor o formare

complet , complex i interdisciplinar . Programa fiec rui an este completat de cursuri

op ionale, lista acestora corespunzând cursurilor specifice programului de master „Inginerie

software”.

Masterul „Baze de date şi tehnologii software” r spunde necesit ii absolven ilor

Facult ii de Matematic şi Informatic de a aprofunda cunoştin ele din domeniile cele mai

cerute pe pia ale informaticii, reg site în cele dou componente ale titulaturii programului. Prin

urmare, masterul urmeaz dou linii principale (baze de date, respectiv tehnologii software),

lâng care îşi g sesc loc în mod armonios alte direc ii de predare sau cercetare urmate de

membrii departamentului.

Actualitatea celor dou direc ii principale este argumentat de cerin a de speciali ti exact

de acest tip pe pia a for ei de munc ; drept urmare accentul se pune pe prezentarea celor mai

recente dezvolt ri în aceste direc ii, cu deschideri inclusiv spre o abordare teoretic viitoare în

cadrul studiilor de doctorat. Astfel, planul de înv mânt este subordonat acestor direc ii,

urm rind şi deschiderea de perspective c tre doctorat în domeniul informaticii.

Succesul acestei abord ri a fost reflectat i de num rul ridicat de candida i de la masterul

anterior.

5

În momentul actual, companiile din domeniul IT din întreaga lume atrag aten ia asupra

lipsei de speciali ti califica i, iar valorile din statisticile prezentate sunt îngrijor toare. Spre

exemplu, o estimare a Oracle Corporation arat c vor fi necesari 500000 de profesioni ti IT

pân în anul 2020, pe ansamblul sectoarelor economiei europene.

Programul de master ofer atât o fundamentare a cuno tin elor de baze de date i

programare utilizând tehnologii actuale, cât i o aprofundare a acestora, ajungând la conceptele

cheie ale prezentului. În mod deosebit, programul pune accentul pe dezvoltarea capacit ilor

practice necesare absolven ilor s i, în calitate de speciali ti. Îmbinarea bazelor de date cu

elementele de dezvoltare i paradigmele avansate are drept scop preg tirea de profesioni ti cu o

formare complet , capabili s opereze în mod flexibil cu conceptele dobândite i, mai mult, s se

adapteze cu u urin la dezvolt rile ulterioare în privin a platformelor, limbajelor de programare,

infrastructurilor i resurselor.

Având în vedere toate aceste aspecte, programul de master ofer oportunit i celor care

doresc s se specializeze la un nivel înalt, contribuind în acela i timp la satisfacerea nevoii

urgente de speciali ti în domeniile vizate.

2.1.1 Misiunea i obiectivele programului de studii

Direc iile acestui program de master au, în esen , caracteristicile unui master

profesional, reg sindu-se totodat i atributele unui program tiin ific, de cercetare. Studen ii î i

vor fixa conceptele teoretice fundamentale, aprofundând cuno tin ele dobândite la nivelul

programului de licen , i vor aborda domenii de actualitate atât din punct de vedere practic, cât

i tiin ific. Men ion m c 2 dintre cursurile propuse au un pronun at caracter teoretic, 6 cursuri

se situeaz la grani a dintre teoretic i practic, iar 3 cursuri sunt strict aplicative. Cele 6 cursuri

situate între teorie i practic urm resc cu predilec ie aplicarea no iunilor teoretice respective,

ilustrând modul în care acestea pot fi utilizate. Toate aceste cursuri trateaz tematici necesare

oric rui specialist în dezvoltare i baze de date. Pe lâng cursurile obligatorii, programa propune

cursuri op ionale de specialitate, acestea fiind predate în cadrul programului de master „Inginerie

software”.

Misiunea acestui program de master este de a preg ti speciali ti cu o formare complet i

ampl , care de in atât cuno tin e solide în domeniile masterului, cât i capacitatea de a asimila

6

continuu i a se adapta dezvolt rilor viitoare. Obiectivele programului de studiu constau în

dezvoltarea capacit ii de a proiecta modele de baze de date adecvate diferitelor tipuri de

aplica ii, de a aplica metode de optimizare, distribuire i securitate a datelor, precum i de a

proiecta i analiza volume mari de date. De asemenea, absolven ii vor de ine abilitatea de a

implementa aplica ii utilizând cele mai noi tehnologii i cele mai solicitate platforme i limbaje

de programare.

2.1.2 Utilitatea programului de studii „Baze de date i tehnologii software” pentru

dezvoltarea cunoa terii în domenii ştiin ifice prioritare, noi şi modernizarea unor

domenii de importan incontestabil oarecum neglijate

Atât bazele de date, cât i tehnologiile software (web, mobile, cloud), ca direc ii

profesionale, se confrunt cu o lips perpetu de speciali ti cu o preg tire aprofundat ,

corespunz toare nivelului actual al acestor direc ii. Una dintre cauzele acestei absen e a

speciali tilor este reprezentat i de num rul redus de programe universitare de studii avansate

dedicate acestor direc ii.

Cuno tin ele i competen ele asimilate de absolven ii programului le asigur acestora

formarea ca profesioni ti de nivel înalt în domeniile profesionale vizate. În acela i timp, prin

componenta de interdisciplinaritate i deschidere c tre domeniile tiin ifice în care î i au

r d cinile disciplinele acestui master, sunt asigurate i premisele form rii de viitori cercet tori.

Este de remarcat c , de i caracterul s u este unul pronun at profesional, masterul nu limiteaz o

posibil dezvoltare tiin ific ulterioar , pe o direc ie de doctorat, a studen ilor care îl urmeaz .

În sprijinul acestei afirma ii se afl faptul c în direc iile specifice acestui program de master

dezvoltarea i cercetarea aplicat sunt esen iale.

Ca profesioni ti, absolven ii masterului se vor putea afirma în pozi ii care necesit

concepte i cuno tin e precum:

• baze de date rela ionale i non-rela ionale;

• data mining, data warehouse, business intelligence;

• big data;

• cloud computing;

• dezvoltare de aplica ii web i mobile.

În privin a domeniilor tiin ifice în care un absolvent poate contribui ulterior, putem

aminti:

7

• metode avansate de optimizare i distribuire în sistemele actuale de baze de date;

• data warehouse i data mining;

• big data;

• securitatea bazelor de date.

2.1.3 Utilitatea pentru diferite activit i economice, sociale, culturale etc.

Conceptele avansate de baze de date, tehnologiile software actuale i paradigmele

precum cloud computing i big data au o importan deosebit în prezent i vor continua s

ocupe un loc esen ial în viitor. Pe de o parte, lacunele speciali tilor în privin a conceptelor

avansate actuale fac imposibil elaborarea de solu ii informatice pentru problemele concrete care

opereaz cu conceptele respective. Pe de alt parte, lipsa cunoa terii profunde i coerente atât a

conceptelor fundamentale, cât i a rezultatelor specifice progresului tehnologic, pe fondul cererii

rapide de produse i servicii software, conduce adeseori la ob inerea de solu ii informatice

aparent acceptabile, îns care î i arat ulterior ineficien a sau vulnerabilitatea, cauza fiind

proiectarea eronat urmat de o implementare defectuoas . Func ionarea incorect a solu iei

respective poate avea un impact grav asupra activit ii pe care o sprijin . Mai mult, absen a

asigur rii securit ii datelor asupra c rora opereaz solu ia informatic poate avea efecte

dezastruoase.

Toate aceste aspecte eviden iaz importan a unei form ri avansate i complete a

speciali tilor. Companiile din domeniul IT con tientizeaz tot mai mult necesitatea unui astfel de

tip de formare a angaja ilor s i. Existen a unor profesioni ti astfel preg ti i garanteaz bunele

rezultate ale companiei, reprezentate de solu ii corecte, robuste, fiabile, eficiente i sigure.

2.1.4 Utilitatea pentru preg tirea de speciali ti ap i s r spund cerin elor de dezvoltare a

activit ilor de cercetare ştiin ific , economice, sociale, culturale etc.

Programul de master „Baze de date i tehnologii software” î i propune s formeze viitori

speciali ti în domeniul bazelor de date i al dezvolt rii software, care s aplice corect metodele

de modelare i s identifice cu u urin solu ii la problemele reale care pot ap rea în contextul

provoc rilor actuale.

8

Facultatea face parte din programul Oracle Academy, iar cursurile predate de cele 3 cadre

didactice membre ale acestui program ofer o preg tire complex i strâns legat de necesit ile

actuale din societatea informa ional .

În cadrul programului de master vor fi încurajate particip rile la evenimente de tip „por i

deschise” organizate de companii de renume, în care studen ii vor avea oportunitatea de a

interac iona cu speciali ti din cadrul diferitelor departamente tehnice i de dezvoltare.

Studen ii care î i doresc o carier reu it în domeniu vor g si în cadrul acestui master

cuno tin ele de care au nevoie pentru a putea îndeplini cu succes responsabilit i profesionale

complexe. O diplom de master „Baze de date i tehnologii software” va oferi un avantaj i un

prestigiu absolventului care o de ine.

2.1.5 Men ionarea ocupa iilor COR vizate sau a celor propuse (care nu sunt înc înscrise în

COR, dar se reg sesc în OIM - ISCO)

ef laborator informatic , Director divizie informatic , Director departament informatic ,

Cercet tor în informatic , Asistent de cercetare în informatic , Designer pagini web, Profesor în

înv mântul liceal, postliceal, Proiectant sisteme informatice, Programator de sistem informatic,

Manager proiect informatic, Consultant în informatic , Administrator baze date etc.

16

PLAN DE ÎNV MÂNT

UNIVERSITATEA DIN BUCUREŞTI

FACULTATEA DE MATEMATIC I INFORMATIC Domeniul de încadrare a programului de studii: Informatic Titlul programului de studii: BAZE DE DATE I TEHNOLOGII SOFTWARE Forma programului de studii: Cu Frecven

Durata programului de studii - 4 semestre / 130 ECTS

Anul universitar 2018-2019 (anul I) – 60 ECTS Nr. crt.

Cursuri obligatorii i op ionale Semestrul I (14 s pt.) Semestrul II (14 s pt.) C S/L E/V ECTS C S/L E/V ECTS

1 Ob.11 Sisteme de baze de date 2 1 E 6 - - - -

2 Ob.12 Programare Web utilizând tehnologii Java 2 1 E 6 - - - -

3 Ob.13 Data Mining şi Knowledge Discovery 2 1 E 6 - - - -

4 Op.14 Curs op ional 2 1 E 6 - - - -

5 Op.15 Practic - 2 V 6 - - - -

6 Ob.21 Aplica ii Web pentru baze de date - - - - 2 1 E 6

7 Ob.22 Big Data - - - - 2 1 E 6

8 Ob.23 Dezvoltare software pentru dispozitive mobile - - - - 1 2 E 6

9 Op.24 Curs op ional 2 1 E 6

10 Op.25 Practic - - - - - 2 V 6

TOTAL 8 6 4E 1V

30 7 7 4E 1V

30

C = curs; S = seminar/laborator; Ob.xx = obligatoriu; Op.Xxx = op ional; EV=evaluare; E = examen; V = verificare; ECTS = num r de credite europene transferabile

Anul universitar 2019-2020 (anul II) – 60 ECTS Nr. crt.

Cursuri obligatorii şi op ionale Semestrul I (14 s pt.) Semestrul II (10 s pt.) C S/L EV ECTS C S/L EV ECTS

1 Ob.31 Securitatea bazelor de date 2 1 E 6 - - - -

2 Ob.32 Data Warehousing & Business Intelligence 2 1 E 6 - - - -

3 Ob.33 Cloud Computing 1 2 E 6 - - - -

4 Op.34 Curs op ional 2 1 E 6 - - - -

5 Op.35 Preg tirea proiectului i a tezei de diserta ie - 2 V 6 - - - -

6 Ob.41 Metode de optimizare i distribuire în baze de date

- - - - 2 1 E 6

7 Ob.42 Topici speciale în baze de date i tehnologii software

- - - - 2 1 E 6

8 Op.43 Curs op ional 2 1 E 6

9 Op.44 Preg tirea proiectului i a tezei de diserta ie - - - - - 5 V 12

TOTAL 7 7 4E 1V

30 6 8 3E 1V

30

C = curs; S = seminar/laborator; Ob.xx = obligatoriu; Op.Xxx = op ional; EV=evaluare; E = examen; V = verificare; ECTS = num r de credite europene transferabile

Sus inerea lucr rii de diserta ie – 10 ECTS

NB1. Ultimele două săptămâni din semestrul IV vor fi dedicate finalizării lucrării de disertație, fiind normate cu 14 ore pe săptămână. NB2. Raportul dintre numărul orelor de curs și de laborator/seminar din toți anii de studii:

368/388 = 0,948

17

ALEGEREA CURSURILOR OP IONALE

Cursurile op ionale vor fi alese dintre cursurile obligatorii ale celorlalte programe de

master ale Facult ii de Matematic i Informatic .

1) Pentru alegerea cursului op ional Op.14 din semestrul I, fiecare student prezint op iunea

sa nominalizând, în ordinea descresc toare a preferin elor sale, dintr-o list de cursuri

op ionale, printre care:

a) Analiza sistemelor informatice

b) Modele de design software

sau alte cursuri din planul de înv mânt al celorlalte mastere din facultate.

2) Pentru alegerea cursului op ional Op.24 din semestrul II, fiecare student prezint op iunea

sa nominalizând, în ordinea descresc toare a preferin elor sale, dintr-o list de cursuri

op ionale, printre care:

a) Arhitectura sistemelor software

b) Testare și verificare


3) Pentru alegerea cursului op ional Op.34 din semestrul III, fiecare student prezint

op iunea sa nominalizând, în ordinea descresc toare a preferin elor sale, dintr-o list de

cursuri op ionale, printre care:

a) Management de produs

b) Interacțiune, grafică, animație


4) Pentru alegerea cursului op ional Op.43 din semestrul IV, fiecare student prezint

op iunea sa nominalizând, în ordinea descresc toare a preferin elor sale, dintr-o list de

cursuri op ionale, printre care:

a) Evaluarea performanței sistemelor software

b) Topici speciale de inginerie software


Lista cursurilor op ionale pentru fiecare semestru va fi stabilit anual, pe baza cursurilor

existente i a op iunilor studen ilor.

18

FI ELE DISCIPLINELOR

FIŞA DISCIPLINEI

1. Date despre program

1.1. Institu ia de înv mânt superior Universitatea din Bucure ti 1.2. Facultatea Facultatea de Matematic i Informatic 1.3. Departamentul Informatic 1.4. Domeniul de studii Informatic 1.5. Ciclul de studii Master 1.6. Programul de studii / Calificarea Baze de date i tehnologii software 1.7. Forma de înv mânt Cu frecven

2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Sisteme de baze de date 2.2. Titularul activit ilor de curs Lect. Dr. Iulia Teodora Banu-Demergian 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Lect. Dr. Iulia Teodora Banu-Demergian 2.4. Anul de studiu I 2.5. Semestrul I 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul

disciplinei Con inut1) DF

Obligativitate2) DI

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activit ilor didactice)

4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum 4.2. de competen e Cuno tin e de baze de date rela ionale

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf şurare a cursului Cursul se desf oar într-o sal prev zut cu tabl i video-proiector 5.2. de desf şurare a seminarului/ laboratorului/ proiectului

Laboratorul se desf oar într-o sal cu sta ii de lucru, tabl i video-proiector

6. Competen e specifice acumulate

Com

pete

ne

prof

esio

nale

Capacitatea de a analiza i proiecta un model de baze de date, trecând prin toate etapele concep iei acestuia: analiza cerin elor; stabilirea de entit i, rela ii, chei primare i cardinalit i; modelarea semantic a datelor reprezentat vizual prin diagrame entitate-rela ie; aplicarea regulilor de transformare a modelului rela ional; diagrama conceptual ob inut ca urmare a aplic rii acestor reguli; optimizarea cererilor; normalizarea modelului ob inut; considera ii privind denormalizarea. Cunoa terea limbajului de interogare SQL, ca instrument universal de lucru în sistemele de gestiune a bazelor de date rela ionale, i a extensiei procedurale a acestuia în sistemul Oracle (PL/SQL).

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Documentarea riguroas pentru rezolvarea unor teme i probleme concrete. Organizarea activit ilor în proiectele realizate în echip , pentru temele complexe. Capacitatea de a identifica, în elege, dezvolta i aplica metodele de proiectare i programare înv ate în scopul rezolv rii problemelor de baze de date. Capacitatea de a redacta i prezenta un proiect.

3.1. Num r de ore pe s pt mân 3 din care: 3.2. curs 2 3.3. seminar/ laborator/ proiect 1

3.4. Total ore pe semestru

42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14

Distribu ia fondului de timp Ore

3.4.1. Studiul dup manual, suport de curs, bibliografie şi noti e – nr. ore SI 42 3.4.2. Documentare suplimentar în bibliotec , pe platformele electronice de specialitate şi pe teren 42 3.4.3. Preg tire seminare/ laboratoare/ proiecte, teme, referate, portofolii şi eseuri 70 3.4.4. Examin ri 4 3.4.5. Alte activit i 14 3.7. Total ore studiu individual (3.4.1 + 3.4.2 + 3.4.3) 154 3.8. Total ore pe semestru (3.4 + 3.4.4 + 3.4.5 + 3.7) 214 3.9. Num rul de credite 6

19

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Unificarea cuno tin elor fundamentale de baze de date rela ionale ale studen ilor

având în vedere provenien a eterogen a acestora, din universit i diferite i chiar din domenii diferite. Cursul este esen ial pentru întreaga direc ie de baze de date a masterului, astfel încât este crucial ca no iunile fundamentale prezentate în cadrul acestuia s fie cunoscute de c tre to i cei implica i.

7.2. Obiectivele specifice Studen ii î i vor dezvolta capacitatea de a analiza i proiecta modele de date, de a asigura persisten a datelor, de a defini obiecte ale bazei de date, de a cunoa te modul de func ionare a tranzac iilor, de a efectua interog ri asupra datelor i de a realiza programe în limbaj procedural, nativ bazei de date. Studen ii vor fi încuraja i s lucreze în echipe în cadrul proiectelor.

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Proiectarea bazelor de date. Diagrama E/R.

Diagrama conceptual . Proiectarea modelului rela ional. Operatorii modelului. Evaluarea şi optimizarea interog rilor. Normalizarea şi denormalizarea rela iilor.

Pentru predare se vor folosi slide-uri cu prezentarea no iunilor teoretice i exemple de modele de date i cod, cu scopul de a ilustra

conceptele i metodele prezentate.

Studen ii vor fi încuraja i s rezolve teme ce vor fi trimise titularului de curs. De asemenea, vor fi încuraja i s se implice în proiecte realizate în echip . 2. Neprocedural în baze de date cu referire la SQL din

sistemul Oracle. Limbajul de definire a datelor. Limbajul de control al datelor. Limbajul de prelucrare a informa iei. Func ionalit i speciale.

3. Procedural în baze de date cu referire la PL/SQL din sistemul Oracle. Blocuri, tipuri de date, variabile, comenzi. Cursoare. Proceduri şi func ii. Pachete. Declanşatori. SQL dinamic. Tratarea erorilor.

Bibliografie:

1. Connolly, T.M., Begg, C.E., Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation and Management, 5th edition, Pearson Education, 2005

2. Popescu I., Alecu A., Velcescu L., Florea (Mihai) G., Programare avansat în Oracle9i, Editura Tehnic , Bucureşti, 2004.

3. Popescu I., Velcescu L., Proiectarea bazelor de date, Editura Universit ii din Bucureşti, 2008. 4. Popescu I., Velcescu L., Neprocedural în Oracle10g, Editura Universit ii din Bucureşti, 2008. 5. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Concepts, 1993, 2017 6. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database SQL Language Reference,1996, 2017 7. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database PL/SQL Language Reference, 1996, 2017

8.2. Seminar [temele dezb tute în cadrul seminariilor] Metode de predare-înv are Observa ii

8.3. Laborator [temele de laborator, proiecte etc, conform calendarului disciplinei]

Metode de transmitere a informa iei Observa ii

Aplicarea no iunilor dobândite la curs în exemple practice

Teme individuale i/sau de grup

Bibliografie: Aceea i ca la curs.

8.4. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial normat in planul de invatamant]

Metode de predare-înv are Observa ii

Bibliografie:

20

9. Coroborarea con inuturilor disciplinei cu aştept rile reprezentan ilor comunit ilor epistemice, asocia ilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului

No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiz a studen ilor în privin a model rii datelor, cu scopul stoc rii acestora i al reg sirii informa iei. Cursul î i propune s formeze aptitudinile fundamentale de analiz i dezvoltare ale studen ilor, în privin a bazelor de date rela ionale.

10. Evaluare

Tip activitate 10.1. Criterii de evaluare 10.2. Metode de evaluare 10.3.

Pondere din nota final

10.4. Curs Evaluare final Realizarea unui proiect care s reflecte capacitatea studentului de a aplica no iunile dobândite la curs pentru realizarea modelului de date al unui scenariu din lumea real

Examen scris Prezentare proiect

50% 50%

10.5.1. Seminar 10.5.2. Laborator 10.5.3. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial norrmat in planul de invatamant]

10.6. Standard minim de performan . Nota 5.

Data complet rii 25.01.2018

Coordonator de disciplin Lect. Dr. Iulia Teodora Banu-Demergian

Tutore de disciplin Lect. Dr. Iulia Teodora Banu-Demergian

Data aviz rii în departament 01.02.2018

Director de departament Prof. Dr. Alin tef nescu

Not :

1) Regimul disciplinei (con inut) - pentru nivelul de licenţă se alege una din variantele: DF (disciplin

fundamental ) / DD (disciplin din domeniu) / DS (disciplin de specialitate) / DC (disciplin complementar ).

2) Regimul disciplinei (obligativitate) - se alege una din variantele: DI (disciplin obligatorie) / DO

(disciplin op ional ) / DFac (disciplin facultativ ).

3) SI – studiu individual; TC – teme de control; AA – activit i asistate; SF – seminar fa în fa ; L –

activit i de laborator; P – proiect, lucr ri practice.

21

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei

Programare Web utilizând tehnologii Java

2.2. Titularul activit ilor de curs Conf. univ. dr. Radu Boriga 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Conf. univ. dr. Radu Boriga 2.4. Anul de studiu I

2.5. Semestrul I

2.6. Tipul de evaluare E

2.7. Regimul disciplinei

Con inut1) DS

Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Cuno tin e fundamentale despre programarea aplica iilor Web 4.2. de competen e Cuno tin e fundamentale despre limbajul Java i despre programarea orientat pe obiecte

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf şurare a cursului Sala cu videoproiector i calculator conectat la Internet 5.2. de desf şurare a seminarului/ laboratorului/ proiectului

Sala cu videoproiector i calculator conectat la Internet


Com

pete

ne

prof

esio

nale

Capacitatea de a dezvolta aplica ii bazate pe tehnologiile Web din limbajul Java

Com

pete

ne

tran

sver

sale

- Utilizarea eficient a surselor informa ionale şi a resurselor de comunicare şi formare profesional - Capacitatea de a citi i prelucra materiale profesionale atât în limba român , cât i în limba englez - Capacitate de a redacta i prezenta proiecte - Desf şurarea eficient a activit ilor organizate în echip

3.1. Num r de ore pe s pt mân 3 din care: 3.2. curs 2 3.3. laborator 1


42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14


3.4.1. Studiul dup manual, suport de curs, bibliografie şi noti e – nr. ore SI 49 3.4.2. Documentare suplimentar în bibliotec , pe platformele electronice de specialitate şi pe teren 50 3.4.3. Preg tire seminare/ laboratoare/ proiecte, teme, referate, portofolii şi eseuri 80 3.4.4.Examin ri 4 3.4.5. Alte activit i 3.7. Total ore studiu individual (3.4.1 + 3.4.2 + 3.4.3) 179 3.8. Total ore pe semestru (3.4 + 3.4.4 + 3.4.5 + 3.7) 225 3.9. Num rul de credite 6

22

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea masteranzilor cu dezvoltarea aplica iilor Web în general, precum

i a utiliz rii tehnologiilor JAVA dedicate 7.2. Obiectivele specifice - Ob inerea de c tre masteranzi a unor cuno tin e legate de programarea Web

- Cunoa terea şi folosirea tehnologiilor Web din Java: firelor de executare, socket-urilor, tehnologiei JDBC, servlet-urilor, JSP-urilor, JSF-urilor i a serviciilor RESTful

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Introducere în limbajul Java 2. Excep ii. Fluxuri de intrare/ie ire. Serializare 3. Colec ii de date. Lambda expresii 4. Arhitectura unei aplica ii Web. Tehnologii Java

pentru programarea aplica iilor Web 5. Fire de executare. Socket-uri 6. Interfe e grafice 7. Lucrul cu baze de date (JDBC) 8. Servlet-uri. Java Server Pages (JSP). Java Server

Faces (JSF). Java Naming and Directory Interface (JNDI)

9. Java Beans. Alte tehnologii specifice program rii Web (email, XML, etc.)

10. RESTful Web Services

Explica ia Descrierea şi exemplificarea Problematizarea Conversa ia euristic

Resurse utilizate: - Calculator - Videoproiector

Bibliografie:

[1] B. Eckel, Thinking in Java, 2012 [2] Cristian Fr sinaru, Curs practic de Java, Ed. Matrix Rom, 2010 [3] H. Georgescu, R. Boriga, Programare distribuită în Java (I), Ed. Universit ii din Bucureşti, 2008 [4] A. Baranga, Programare Web utilizând JAVA, Ed. Albastr , 2007 [5] T. Downey, Web Development with Java, Springer, 2007 [6] I. Athanasiu, B. Costinescu, O.A. Dr goi, F.I. Popovici, V. Gaburici, Limbajul Java - o perspectiva pragmatică,

Ed. Agora, 2000 8.2. Seminar [temele dezb tute în cadrul seminariilor] Metode de predare-înv are Observa ii

8.3. Laborator [temele de laborator, proiecte etc., conform calendarului disciplinei]


1. Excep ii. Fluxuri de intrare/ie ire. Serializare 2. Colec ii de date. Lambda expresii 3. Arhitectura unei aplica ii Web. Tehnologii Java

pentru programarea aplica iilor Web 4. Fire de executare. Socket-uri 5. Interfe e grafice 6. Lucrul cu baze de date (JDBC) 7. Servlet-uri. Java Server Pages (JSP). Java Server

Faces (JSF). Java Naming and Directory Interface (JNDI)

8. Java Beans. Alte tehnologii specifice program rii Web (email, XML, etc.)

9. RESTful Web Services

Studiul de caz Explica ia Dezbaterea Descrierea şi exemplificarea Exerci iul Teme individuale i/sau de echip


8.4. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial normat in planul de înv mânt] Metode de predare-înv are Observa ii

Bibliografie:

Aceea i cu cea cursului, la care se adaug articole de specialitate


No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiza a masteranzilor i vor duce la o mai bun i profund în elegere a problemelor legate de proiectarea i realizarea aplica iilor Web folosind tehnologii Java, facilitând

23

astfel inserarea absolven ilor în pia a muncii. De asemenea, cursul î i propune s dezvolte aptitudini de cercetare i inovare, preg tind absolven i care pot urma programe doctorale sau care pot deveni membri ai unor departamente de cercetare.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final Lucrare scris 70% 10.5.1. Seminar 10.5.2. Laborator - Abilitatea de a dezvolta o

aplica ie Web în limbajul Java - Abilitatea de a realiza o

prezentare

- Participarea la laboratoare - Referat prezentat în fa a

colegilor i a profesorului

30%

10.5.3. Proiect [doar pentru disciplinele la care exist proiect semestrial normat în planul de înv mânt]

10.6. Standard minim de performan : nota 5


Coordonator de disciplin Conf. Dr. Radu Boriga

Tutore de disciplin Conf. Dr. Radu Boriga


Director de departament

Prof.univ.dr. Alin tef nescu

Not :







24

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Data Mining & Knowledge Discovery 2.2. Titularul activit ilor de curs Prof. dr. Florentin Ipate 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Prof. dr. Florentin Ipate 2.4. Anul de studiu I 2.5. Semestrul I 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul

disciplinei Con inut1) DF

Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Cursuri de Algebr liniar , Probabilit i i Statistic matematic , Analiz matematic 4.2. de competen e Cuno tin e de programare

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf urare a cursului Cursul se desf oar într-o sal prev zut cu tabl i video-proiector 5.2. de desf urare a seminarului/ laboratorului/ proiectului

Lucr rile de laborator se desf oar într-unul din laboratoarele departamentului


Com

pete

ne

prof

esio

nale

Cunoştin e teoretice • Cunoaşterea conceptelor fundamentale referitoare la volume mari i foarte mari de date. • Recunoaşterea şi descrierea conceptelor care stau la baza unor paradigme de programare logic şi de

modelare a sistemelor de calcul (C1.1 – 1c) • Utilizarea unor cunoştin e interdisciplinare pentru în elegerea func ion rii sistemelor informatice pentru

utilizarea de algoritmi şi instrumente specifice bazelor mari de date, precum şi adaptarea acestora în raport cu aceste cerin e (C4.2 – 1c)

Utilizarea de cunoştin e interdisciplinare şi a uneltelor specifice pentru efectuarea de experimente şi interpretarea rezultatelor ob inute (C3.2 – 1c ) Abilit i dobândite

• Aplicarea tipurilor de solu ii cu ajutorul instrumentelor şi metodelor data mining (C3.3 – 1c) • Evaluarea comparativ experimental a alternativelor de rezolvare de probleme diverse pentru

optimizarea performan elor algoritmilor specifici (C3.4)



42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14



25

• Alegerea criteriilor de evaluare comparativ sau de realizare de experimente pentru evaluarea performan elor sistemelor informatice utilizate (C4.4)

• Dezvoltarea şi implementarea de solu ii informatice pentru probleme concrete ce implic utilizarea de tehnici şi algoritmi specifici data mining (C3.5 – 1c)

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Executarea responsabil a sarcinilor profesionale • Analiza metodic a problemelor întâlnite în practic , identificând elementele pentru care exist solu ii

consacrate, sau detectarea de noi elemente care s asigure solu ii neconsacrate, asigurând astfel îndeplinirea sarcinilor profesionale

• Abordarea ra ional şi pragmatic a situa iilor în care se impun op iuni între solu iile teoretice. Familiarizarea cu rolurile şi activit ile specifice muncii în echip • Definirea de activit i pe etape de lucru şi repartizarea acestora colaboratorilor din echipe cu

explicarea/în elegerea sarcinilor individuale proprii în func ie de nivelurile ierarhice din cadrul echipei în discu ie

• Asigurarea schimbului eficient de informa ii • Fluen a comunic rii atât în cadrul unei echipe, cât şi colaborarea în cadrul proiectelor interdisciplinare Conştientizarea nevoii de formare continu • Adaptarea continu la noile tehnologii prin formare continu folosind surse de documentare diverse,

moderne şi software specializat. • Dezvoltarea profesional şi personal . • Implicarea în activit i ştiin ifice prin elaborarea de articole şi/sau studii de specialitate.

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1 Obiectivul general al disciplinei

• În elegerea şi valorificarea creativ a poten ialului multidisciplinar şi de baz al cursului.

• Abordarea ra ional şi pragmatic a situa iilor în care se impun op iuni între tehnicile ce pot fi aplicate în determinarea solu iilor optime ale problemelor ce impun data mining.

7.2 Obiectivele specifice

• În elegerea modului de utilizare a tehnicilor de reprezentare a cunoştin elor, a deduc iei şi a ra ionamentului în sistemele de baze mari i foarte mari de date.

• Explicarea şi interpretarea con inutului teoretic al disciplinei în în elegerea conceptelor legate de programare logic şi înv are.

• Capacitatea de a crea scenarii pentru rezolvarea de probleme diverse şi planificare.

• Utilizarea produselor program specializate pentru experimentarea practic a diferitelor tehnici ce implic manipularea volumelor mari i foarte mari de date.

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Metode exploratorii multidimensionale.

Preliminarii matematice Prelegerile se desf şoar având ca suport slide-uri i prezent ri multimedia ale subiectelor abordate, dar şi predarea clasic . Sunt propuse i subiecte de dialog cu studen ii, urm rindu-se în special conexiunile cu caracter interdisciplinar care se pot face cu materia predat la cursurile de programare.

Studen ii vor fi încuraja i s g seasc materiale noi în direc iile propuse de curs i s propun teme pe care s le concretizeze în referate sau capitole din lucrarea de diserta ie

2. Analiza în componente principale 3. Analiza coresponden elor simple 4. Analiza coresponden elor multiple 5. Metode de clasificare. Generalit i. 6. Metode de clasificare neierarhic 7. Metode de clasificare ierarhic 8. Metode explicative uzuale. Generalit i 9. Analiz discriminant 10. Metode probabiliste de discriminare 11. Segmentare 12. Modele liniare. Generalit i 13. Modele de regresie 14. Analiz dispersional

Bibliografie: 1. D. Enachescu – Data Mining. Metode i aplica ii. Editura Academiei Române, Bucure ti, 2009 2. Lebart, L., Morineau, A., Piron, M. – Statistique exploratoire multidimensionnelle, Dunod, 1995, Paris 3. Tukey, J.W. – Exploratory Data Analysis, Addison Wesley reading. Mass., 1977


26




Temele abordate se

realizează folosind software specializat şi pe platformele instalate în laborator.




Bibliografie:

9. Coroborarea con inuturilor disciplinei cu aştept rile reprezentan ilor comunit ilor epistemice, asocia ilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului Disciplina a fost introdus conform standardelor na ionale din domeniul ”Informatic ”. Con inutul programului de studii a fost aprobat de factorii responsabili ai beneficiarilor din domeniul firmelor IT i academic.

10. Evaluare

Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare 10.3 Pondere din nota final

10.4 Curs şi 10.5 Laborator

• Verificarea capacit ilor studen ilor de a sintetiza aspectele teoretice prezentate la curs

• Verificarea modului în care studen ii pot rezolva probleme similare celor discutate la curs/ laborator.

Evaluarea final este reprezentat de nota acordat la examen (C) i laborator (L). Examinarea se realizeaz printr-o lucrare scris i un test la laborator. Intrarea la examenul scris (C) este condi ionat de ob inerea unei note > 4 la testul de la (L). Cele 5 unit i de credit se acord pentru promovarea examenului cu cel pu in nota 5.00.

(C) 60% + (L) 40%

10.6 Standard minim de performan Cerinţe minime de promovare (pentru nota 5):

- Nota C minim 5; - Cunoştin e, deprinderi, limbaj tehnic la nivel minim acceptabil cerut de barem pentru nota la laborator. Cunoaşterea no iunilor teoretice de baz prezentate la curs şi rezolvarea unor probleme tip. Cerinţe maxime de promovare (pentru nota 10): - Cunoaşterea în profunzime a no iunilor teoretice prezentate la curs. Rezolvarea unor probleme cu grad înalt de dificultate.


Coordonator de disciplin Prof. Dr. Florentin Ipate

Tutore de disciplin Prof. Dr. Florentin Ipate



27

Not :







28

FIŞA DISCIPLINEI




Aplica ii Web pentru baze de date

2.2. Titularul activit ilor de curs Lector Dr. Banu Demergian Iulia Teodora 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Lector Dr. Banu Demergian Iulia Teodora 2.4. Anul de studiu I

2.5. Semestrul II



Con inut1) DF

Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Cursul: Sisteme de baze de date 4.2. de competen e Cuno tin e de proiectarea conceptual a bazelor de date rela ionale, cunoa terea limbajelor

SQL i PL/SQL, cuno tin e de sisteme de gestiune a bazelor de date

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf şurare a cursului Cursul se desf oar într-o sal cu video-proiector 5.2. de desf şurare a seminarului/ laboratorului/ proiectului

Laboratorul se desf oar într-o sal cu video-proiector


Com

pete

ne

prof

esio

nale

Cuno terea structurii unei aplica ii web i a etapelor necesare realiz rii acesteia. Capacitatea de a proiecta i de a dezvolta o aplica ie care s serveasc interac iunii cu o baz de date complex . Asigurarea securit ii aplica iei, formularea i rezolvarea de probleme legate de performan . Folosirea de instrumente i metode adecvate pentru administrarea aplica iilor web.

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Capacitatea de a realiza proiecte în echip , de a planifica activit ile specifice dezvolt rii unei aplica ii web. Realizarea documenta iei aplica iilor i prezentarea proiectelor i temelor realizate. Capacitatea de a identifica i rezolva probleme concrete care s ilustreze conceptele prezentate în materialele care înso esc cursul.



42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14



29

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Studen ii vor dobândi cuno tin e de actualitate despre dezvoltarea i

administrarea aplica iilor web pe care le vor aplica prin realizarea de teme i proiecte specifice, elaborate în echip . Studen ii vor fi încuraja i s propun solu ii originale pentru rezolvarea unor probleme concrete.

7.2. Obiectivele specifice Cursul con ine trei module: (1) dezvoltarea interfe elor aplica iilor web; (2) realizarea interac iunii unei aplica ii web cu o baz de date; (3) elemente de securitate i performan în realizarea aplica iilor web.

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. No iuni introductive despre aplica iile web Pentru predare se vor folosi

slide-uri i exemple de aplica ii pentru a ilustra conceptele i metodele prezentate în curs.

2. Crearea unei aplica ii web, gestionarea

paginilor, rapoartelor i a grid-urilor 3. Crearea formelor i a controalelor, tipuri de

forme, forme master-detail 4. Crearea formelor, procese, completarea i

validarea automat a controalelor 5. Folosirea temelor i a stilurilor i a elementelor

de navigare în aplica ie 6. Arhitectura MVC 7. Crearea i utilizarea de servicii REST 8. Dezvoltarea aplica iilor cu framework-ul Spring 9. Securitatea aplica iilor web 10. Optimizarea performan ei aplica iilor web 11. Asigurarea mentenan ei i a portabilit ii

aplica iei Bibliografie:

• Walls, C., Spring in Action Fourth Edition, Manning Publications, 2015 • Gutierrez, F., Introducing Spring Framework, Apress, 2014.

• Cosmina, I., Harrop R.,Schaefer C., Ho Sumit, C., Pro Spring 5, Apress, 2017.

• Oracle REST Data Services Documentation https://docs.oracle.com/cd/E56351_01/index.html • Oracle Application Express Documentation https://docs.oracle.com/database/apex-5.1/




Studen ii vor realiza proiecte de laborator. Laboratoarele vor înso i informa iile prezente în curs cu exemple i teme a c ror rezolvare va fi elaborat individual sau în echip .

Teme de laborator, referate i proiecte individuale i/sau

de grup.



Bibliografie:


Cursul specializeaz studen ii în vederea angaj rii acestora ca dezvoltatori sau coordonatori de proiecte în cadrul firmelor din domeniu.

https://docs.oracle.com/cd/E56351_01/index.html

https://docs.oracle.com/database/apex-5.1/

30

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final i pe parcurs R spunsurile la examen/colocviu/lucr ri practice

50%

10.5.1. Seminar 10.5.2. Laborator Abilitatea de a realiza un proiect

complex care s ilustreze etapele dezvolt rii unei aplica ii web.

Proiect 50%

10.5.3. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial norrmat in planul de invatamant]



Coordonator de disciplin Lect. Dr. Iulia Teodora Banu-Demergian

Tutore de disciplin Lect. Dr. Iulia Teodora Banu-Demergian



Not :







31

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Big Data 2.2. Titularul activit ilor de curs Lect. Dr. Leti ia Marin 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Lect. Dr. Leti ia Marin 2.4. Anul de studiu I 2.5. Semestrul II 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul

disciplinei Con inut1) DS

Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Curs Sisteme de baze de date 4.2. de competen e Cuno tin e de baze de date, teoria grafurilor




Com

pete

ne

prof

esio

nale

Capacitatea de a trata seturile masive de date din punct de vedere al model rii, stoc rii acestora i al extragerii de informa ie prin intermediul tehnicilor de analiz . Cunoa terea metodelor i tehnologiilor actuale care permit procesarea big data.

Familiarizarea cu tehnici ce utilizeaz date semistructurate, procesate în timp real. Aplicarea tehnicilor de gestionare a datelor de tip streaming, diferen ierea între un sistem de gestiune a bazelor de date i un sistem de gestiune big data, selectarea unui model de date conform caracteristicilor datelor reale.

Aplicarea unor metode din machine learning i teoria grafurilor pentru explorarea i analiza datelor.

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Documentarea în scopul rezolv rii unor teme i probleme concrete, în special a celor situate la interfa a cu alte domenii ale informaticii.

Organizarea activit ilor în cadrul proiectelor realizate în echip . Capacitatea de a identifica, în elege, dezvolta i aplica materiale corespunz toare bibliografiei cursului, referatelor i proiectelor. Capacitatea de a redacta si prezenta referate i proiecte.



42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14


3.4.1. Studiul dup manual, suport de curs, bibliografie şi noti e – nr. ore SI 56 3.4.2. Documentare suplimentar în bibliotec , pe platformele electronice de specialitate şi pe teren 42 3.4.3. Preg tire seminare/ laboratoare/ proiecte, teme, referate, portofolii şi eseuri 56 3.4.4. Examin ri 8 3.4.5. Alte activit i 3.7. Total ore studiu individual (3.4.1 + 3.4.2 + 3.4.3) 154 3.8. Total ore pe semestru (3.4 + 3.4.4 + 3.4.5 + 3.7) 204 3.9. Num rul de credite 6

32

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studen ilor cu direc iile actuale ale domeniului big data.

Utilizarea tehnologiilor i platformelor care faciliteaz analiza datelor, m rind poten ialul informa ional al acestora. Studen ii î i vor dezvolta capacitatea de a modela, explora i analiza masive de date, de a parcurge i prezenta articole tiin ifice, de a lucra în echip i vor fi stimula i s aduc contribu ii originale.

7.2. Obiectivele specifice Cursul con ine urm toarele direc ii: (1) fundamente teoretice ale proces rii masivelor de date, având ca obiectiv extragerea de informa ii i analiza acestora; (2) tehnologii, sisteme i platforme actuale pentru big data; (3) aplicarea rezultatelor i metodelor provenite din alte domenii în big data .

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Introducere în Big Data

Prezentarea terminologiei i a conceptelor ce caracterizeaz problemele, aplica iile i sistemele big data. Utilizarea platformei Hadoop i a tehnologilor HDFS, MapReduce.

Pentru predare se vor folosi slide-uri i exemple didactice concrete ce vor ilustra conceptele, tehnicile i metodele din curs. De

asemenea, unele dintre conceptele prezentate vor fi explicate i detaliate la tabl .

Studen ilor li se vor propune i vor fi încuraja i s

propun teme de referat i proiect. Referatele elaborate vor fi prezentate în unele dintre laboratoare. Cu prec dere, acestea vor pune accent pe probleme de cercetare din domeniu.

2. Sisteme de modelare i gestiune pentru Big Data Colectarea, stocarea i organizarea datelor utilizând solu iile specifice big data. Tipologii de date i instrumente de gestiune adecvate pentru fiecare dintre acestea. Tehnici asupra datelor semistructurate, în timp real, tehnici de extragere a valorilor din surse de date neprelucrate i descoperirea de noi surse de date.

3. Integrarea i procesarea Big Data Reg sirea de date din baze de date i sisteme de gestiune big data. Leg tura dintre opera iile de gestiune a datelor i modelele de procesare big data necesare pentru utilizarea datelor în aplica ii analitice la scar mare. Necesitatea i executarea de integr ri de big data i procesarea acestor date pe platformele Hadoop i Spark.

4. Machine Learning pentru Big Data Sintez a tehnicilor machine learning pentru explorarea i analiza datelor. Introducere în instrumente i algoritmi care pot fi utiliza i pentru crearea de modele machine learning care se antreneaz din date i scalarea acelor modele la nivelul problemelor big data.

5. Analiz de tip graf pe Big Data În elegerea structurii re elelor de date i a modului în care aceasta evolueaz . Identificarea clusterelor din grafuri. Sintez a analizei de tip graf pentru a asimila noi modalit i de a modela, stoca, reg si i analiza date cu structur de graf. Modelarea unei probleme într-o baz de date de tip graf i efectuarea de procese analitice asupra grafului în manier scalabil . Aplicarea tehnicilor specifice pentru analiza semnifica iei seturilor de date.

Bibliografie: 1. Buhler, P., Erl, T., Khattak, W., Big Data Fundamentals, Prentice Hall, 2016. 2. Harrison, G., Next Generation Databases: NoSQL, NewSQL, and Big Data, Apress, 2015. 3. Sumit, P., SQL on Big Data, Apress, 2016. 4. White, T., Hadoop: The Definitive Guide, 4th Edition, O’Reilly, 2015. 5. Wills, J., Ryza, S., Owen, S., Laserson, U., Advanced Analytics with Spark, 2nd Edition, O'Reilly, 2017. 6. Zomaya, A., Sakr, S., Handbook of Big Data Technologies, Springer, 2017.

33




Pentru anumite tematici studen ii vor rezolva teme propuse la laborator. Vor fi alternate intervale de predare cu prezent ri ale temelor studen ilor.

Teme de laborator i proiecte individuale i/sau de grup.

Aceast activitate va dezvolta capacitatea de modelare a masivelor de date i implementare a tehnicilor

si metodelor corespunz toare pentru analiza acestora.

Bibliografie: Bibliografia cursului i articole din domeniu.



Bibliografie:


No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiz a studen ilor în privin a trat rii volumelor mari de date. Aceste date, caracterizate atât prin volum cât i prin eterogenitate, constituie o problematic important a momentului actual, în condi iile în care organiza iile se confrunt cu necesitatea de a le gestiona i exploata. Cursul î i propune s formeze aptitudinile de analiz ale studen ilor, atr gând totodat aten ia asupra unor probleme de cercetare. Prin urmare, cursul preg te te atât candida i care se pot încadra pe pozi ii ce solicit un nivel ridicat de competen e în cadrul firmelor din domeniul analizei datelor, cât i candida i ce pot urma programe doctorale care includ probleme din acest domeniu.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final i pe parcurs Lucrare scris Bonus dac studentul a elaborat un referat

50%

10.5.1. Seminar 10.5.2. Laborator Abilitatea de a realiza un proiect

informatic care s reflecte aplicarea diferitelor concepte i tehnici ale domeniului Big Data

Proiect 50%




Coordonator de disciplin Lect. Dr. Leti ia Marin

Tutore de disciplin Lect. Dr. Leti ia Marin



34

Not :







35

FIŞA DISCIPLINEI




Dezvoltare software pentru dispozitive mobile

2.2. Titularul activit ilor de curs Conf. univ. dr. Radu Boriga 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Conf. univ. dr. Radu Boriga 2.4. Anul de studiu I

2.5. Semestrul II



Con inut1) DF

Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Cuno tin e fundamentale despre programarea orientat pe obiecte i proiectarea interfe elor

grafice 4.2. de competen e Cuno tin e fundamentale despre limbajul Java i despre programarea orientat pe obiecte

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf şurare a cursului Sala cu videoproiector i calculator conectat la Internet 5.2. de desf şurare a seminarului/ laboratorului/ proiectului

Sala cu videoproiector i calculator conectat la Internet


Com

pete

ne

prof

esio

nale

Capacitatea de a dezvolta aplica ii bazate pe tehnologiile Web din limbajul Java

Com

pete

ne

tran

sver

sale

- Utilizarea eficient a surselor informa ionale şi a resurselor de comunicare şi formare profesional - Capacitatea de a citi si prelucra materiale profesionale atât în limba român , cât i în limba englez - Capacitate de a redacta i prezenta proiecte - Desf şurarea eficient a activit ilor organizate în echip

3.1. Num r de ore pe s pt mân 3 din care: 3.2. curs 1 3.3. laborator 2


42 din care: 3.5. curs 14 3.6. SF 28



36

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei

Familiarizarea masteranzilor cu dezvoltarea aplica iilor pentru dispozitive mobile

7.2. Obiectivele specifice Cunoa terea şi utilizarea platformei Android pentru realizarea aplica iilor dedicate dispozitivelor mobile

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Prezentare general Android 2. Activit i i resurse 3. Interfe e grafice 4. Widget-uri 5. Utilizarea dispozitivelor de stocare 6. Utilizarea bazelor de date 7. Servicii 8. Senzori

Explica ia Descrierea şi exemplificarea Problematizarea Conversa ia euristic


Bibliografie:

[1] I. Morgillo, S. Viola, Learning Embedded Android N Programming, PACKT Publishing, 2016 [2] P. Pocatilu, I. Ivan, A. Visoiu, F. Alecu, A. Zamfiroiu, B. Iancu, Programarea aplicațiilor Android, Ed. Academiei

de tiin e Economice, 2015 [3] Z.R. Mednieks, G.B. Meike, L. Dornin, M. Nakamura, Programming Android, O'Reilly Media, 2011 [4] H. Georgescu, R. Boriga, Programare distribuită în Java (I), Ed. Universit ii din Bucureşti, 2008 [5] T. Downey, Web Development with Java, Springer, 2007 8.2. Seminar [temele dezb tute în cadrul seminariilor] Metode de predare-înv are Observa ii

8.3. Laborator [temele de laborator, proiecte etc., conform calendarului disciplinei]


1. Prezentare general Android 2. Activit i i resurse 3. Interfe e grafice 4. Widget-uri 5. Utilizarea dispozitivelor de stocare 6. Utilizarea bazelor de date 7. Servicii 8. Senzori

Studiul de caz Explica ia Dezbaterea Descrierea şi exemplificarea Exerci iul Teme individuale i/sau de echip


Bibliografie: Aceea i cu cea cursului, la care se adaug articole de specialitate

8.4. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial normat in planul de înv mânt] Metode de predare-înv are Observa ii

Bibliografie:


No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiz a masteranzilor i vor duce la o mai bun i profund în elegere a problemelor legate de proiectarea i realizarea aplica iilor pentru dispozitive mobile, facilitând astfel inserarea absolven ilor în pia a muncii. De asemenea, cursul î i propune s dezvolte aptitudini de cercetare i inovare, preg tind absolven i care pot urma programe doctorale sau care pot deveni membri ai unor departamente de cercetare.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final Lucrare scris 70% 10.5.1. Seminar 10.5.2. Laborator - Abilitatea de a dezvolta o

aplica ie Android - Abilitatea de a realiza o

- Participarea la laboratoare - Referat prezentat în fa a

colegilor i a profesorului

30%

37

prezentare 10.5.3. Proiect [doar pentru disciplinele la care exist proiect semestrial normat în planul de înv mânt]

10.6. Standard minim de performan : nota 5


Coordonator de disciplin Conf. Dr. Radu Boriga

Tutore de disciplin Conf. Dr. Radu Boriga



Not :







38

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Securitatea bazelor de date 2.2. Titularul activit ilor de curs Lect. Dr. Leti ia Marin 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Lect. Dr. Leti ia Marin 2.4. Anul de studiu II 2.5. Semestrul I 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul


Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Curs Sisteme de baze de date 4.2. de competen e Cuno tin e de baze de date; cuno tin e de sisteme de gestiune a bazelor de date, cuno tin e de

programare




Com

pete

ne

prof

esio

nale

Capacitatea de a analiza i formula cerin e de securitate pentru bazele de date i aplica iile care le utilizeaz . Cunoa terea metodelor avansate de autentificare i identificarea corect a aspectelor legate de controlul accesului. Cunoa terea vulnerabilit ilor din aplica ii i a metodelor de prevenire a acestora. Asigurarea securit ii bazelor de date din perspectiva adminstr rii acestora.

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Documentarea riguroas i judicioas în scopul rezolv rii unor teme i probleme concrete. Organizarea activit ilor în proiectele realizate în echip . Capacitatea de a identifica, în elege, dezvolta i aplica materiale corespunz toare bibliografiei cursului, referatelor i proiectelor. Capacitatea de a redacta si prezenta referate i proiecte.

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studen ilor cu direc ii actuale care presupun dezvolt ri teoretice

cu aplica ii în securitate. Studen ii î i vor dezvolta capacitatea de a modela i



42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14


3.4.1. Studiul dup manual, suport de curs, bibliografie şi noti e – nr. ore SI 49 3.4.2. Documentare suplimentar în bibliotec , pe platformele electronice de specialitate şi pe teren 50 3.4.3. Preg tire seminare/ laboratoare/ proiecte, teme, referate, portofolii şi eseuri 80 3.4.4. Examin ri 4 3.4.5. Alte activit i 3.7. Total ore studiu individual (3.4.1 + 3.4.2 + 3.4.3) 179 3.8. Total ore pe semestru (3.4 + 3.4.4 + 3.4.5 + 3.7) 225 3.9. Num rul de credite 6

39

analiza probleme de securitate, de a citi i prezenta articole tiin ifice, de a lucra în echip i vor fi stimula i s aduc contribu ii originale.

7.2. Obiectivele specifice Cursul con ine trei module: (1) fundamente teoretice ale securit ii bazelor de date; (2) securitate în sistemele de gestiune a bazelor de date rela ionale (autentificare, autorizare, criptare de date, profiluri, audit) cu referire preponderent la sistemul Oracle; (3) vulnerabilit i ale aplica iilor ce utilizeaz baze de date, detectarea i prevenirea acestora.

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Introducere în securitatea bazelor de date;

evolu ia domeniului. Pentru predare se vor folosi slide-uri i exemple de cod executate pentru a ilustra conceptele i metodele din curs. Cursul va avea loc într-o sal cu tabl astfel încât unele dintre conceptele prezentate pe slide-uri vor putea fi explicate i detaliate la tabl .

Studen ii vor fi încuraja i s propun teme ce vor fi prezentate în cadrul laboratorului. De asemenea, studen ilor li se va propune s g sesc materiale noi în direc iile teoretice prezentate la curs; acest demers se va putea concretiza în elaborarea de referate prezentate în unele dintre laboratoare.

2. Aspecte obligatorii i op ionale ale securit ii sistemelor de gestiune a bazelor de date securizate pe niveluri multiple.

3. Problema inferen ei în bazele de date. Arhitecturi ale modulelor de proiectare a schemei i de procesare a interog rilor i actualiz rilor.

4. Constrângeri de securitate i re ele semantice multinivel.

5. Metode de autentificare în bazele de date. Privilegii obiect i sistem, role-uri, acordarea i revocarea acestora. Aplicarea vizualiz rilor în asigurarea securit ii datelor.

6. Definirea profilurilor de resurse. 7. Metode de audit al bazelor de date. 8. Vulnerabilit i ale bazelor de date (SQL Injection,

PL/SQL Injection), cauze, detectare i solu ionare; practici corecte în dezvoltarea codului surs al aplica iilor din pespectiva securit ii acestora.

Bibliografie: 1. Afyouni, H., Database Security and Auditing: Protecting Data Integrity and Accessibility, Cengage Learning, 2006. 2. Basta, A., Zgola, M., Database Security, Cengage Learning, 2011 3. Kenan, K., Cryptography in the Database: The Last Line of Defense, Addison Wesley Publishing Company, 2005. 4. Knox, D., Maroulis, W., Gaetjen, S., Oracle Database 12c Security, Oracle Press, 2015. 5. Natan, R., Implementing Database Security and Auditing, Elsevier, 2005. 6. Neagu, A., Oracle 11g Anti-Hacker's Cookbook, Packt Publishing, 2012. 7. Thuraisingham, B., Database and Applications Security: Integrating Information Security and Data Management,

Auerbach Publications, 2005. 8.2. Seminar [temele dezb tute în cadrul seminariilor] Metode de predare-înv are Observa ii



Pentru anumite tematici studen ii vor rezolva teme, vor elabora referate sau vor efectua proiecte de laborator. Vor fi alternate laboratoare de predare cu prezent ri ale temelor i proiectelor studen ilor.

Teme de laborator, referate i proiecte individuale i/sau

de grup.

Aceast activitate va dezvolta capacitatea de analiz i implementare a m surilor de securitate pe care le impune un proiect informatic care utilizeaz baze de date. În privin a referatelor, acestea vor pune accent pe probleme de cercetare din domeniu.

Bibliografie: Bibliografia cursului i articole din domeniu.



https://www.google.ro/search?tbo=p&tbm=bks&q=inauthor:%22Alfred+Basta%22

https://www.google.ro/search?tbo=p&tbm=bks&q=inauthor:%22Melissa+Zgola%22

https://www.amazon.com/s/ref=dp_byline_sr_book_1?ie=UTF8&text=Bhavani+Thuraisingham&search-alias=books&field-author=Bhavani+Thuraisingham&sort=relevancerank

40

Bibliografie:


No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiz a studen ilor în privin a asigur rii securit ii datelor i vor conduce la o perspectiv mai complet a problemelor legate de securitatea aplica iilor care utilizeaz baze de date.

Cursul î i propune s completeze aptitudinile de analiz i dezvoltare ale studen ilor, atr gând totodat aten ia asupra unor probleme de cercetare deschise. Prin urmare, cursul preg te te atât candida i care se pot încadra pe pozi ii cu un grad ridicat de responsabilitate în cadrul firmelor din domeniu, cât i candida i care pot urma programe doctorale care s includ probleme din securitatea bazelor de date.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final i pe parcurs Lucrare scris 50% 10.5.1. Seminar 10.5.2. Laborator Abilitatea de a realiza un proiect

informatic care s reflecte aplicarea diferitelor aspecte ale securit ii bazelor de date

Proiect 50%




Coordonator de disciplin Lect. Dr. Leti ia Marin

Tutore de disciplin Lect. Dr. Leti ia Marin



Not :







41

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Data Warehouse & Business Intelligence 2.2. Titularul activit ilor de curs Lect. Dr. Gabriela Mihai 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Lect. Dr. Gabriela Mihai 2.4. Anul de studiu II 2.5. Semestrul I 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul


Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Curs Sisteme de baze de date 4.2. de competen e Cuno tin e de programare



Com

pete

ne

prof

esio

nale

Cunoa terea elementelor specifice bazelor de date depozit, necesare pentru construirea modelelor de date multidimensionale care s r spund cerin elor de business. Capacitatea de a modela baze de date depozit, în care accesul la informa ie s fie rapid, cu consum minim de resurse. Aplicarea tehnicilor de modelare i optimizare în aplica ii specifice mediului Data Warehouse.

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Utilizarea eficient a surselor informa ionale şi a resurselor de comunicare şi formare profesional . Capacitatea de a citi i de a prelucra materiale profesionale atât în limba român , cât i în limba englez . Capacitate de a redacta i de a prezenta proiecte. Capacitate de a dezvolta aplica ii pornind de la modele reale. Capacitatea de a lucra eficient în echip .

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studen ilor cu sistemele de Business Intelligence, tehnologia

OLAP i modelarea multidimensional a informa iei, cunoa terea tendin elor actuale în domeniu i aplicarea abilit ilor dobândite pentru dezvoltarea



42 din care: 3.5. curs 28 3.6. SF 14



42

aplica iilor de baze de date depozit. 7.2. Obiectivele specifice Studen ii î i vor dezvolta capacitatea de a proiecta baze de date depozit, de a

identifica un model optim de stocare a datelor, respectiv de a procesa optim datele astfel încât s r spund necesit ilor modelelor de business. Studen ii vor înv a s dezvolte aplica ii pentru gestiunea optim a informa iilor multidimensionale, pornind de la analiza unui model real.

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. Sisteme informatice pentru management

strategic. Business Intelligence Pentru predare se vor folosi slide-uri. Cursul va avea loc într-o sal cu tabl , astfel încât conceptele prezentate pe slide-uri s poat fi explicate i detaliate la tabl .


2. Solu ii pentru organizarea datelor. Tehnologia OLAP

3. Arhitectura depozitelor de date 4. Proiectare depozitelor de date. Modelul de date

multidimensional 5. Metode de optimizare folosind elemente

specifice bazelor de date depozit 6. Extensii non-procedurale pentru rapoarte 7. Cuburi de date

Bibliografie:

1. Inmon, W.H. - Building the Data Warehouse, 4th Edition, Wiley, 2005 2. Kimball, R. - The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition, Wiley, 2013 3. Kimball, R., Ross, M., Thornthwaite, W., Mundy J., Becker, B. - The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd

Edition Wiley, 2008 4. Popescu I., Alecu A., Velcescu L., Florea (Mihai) G., Programare avansat în Oracle9i, Editura Tehnic ,

Bucureşti, 2004. 5. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Concepts, 1993, 2017

6. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Administrator's Guide, 2001, 2010 7. Oracle and/or its affiliates – Oracle OLAP Customizing Analytic Workspace Manager, 2006, 2010 8. Oracle and/or its affiliates – Oracle OLAP DML Reference, 1994, 2010 9. Oracle and/or its affiliates – Oracle OLAP User's Guide, 2003, 2010 10. Oracle and/or its affiliates – Oracle Warehouse Builder Concepts, 2000, 2010 11. Oracle and/or its affiliates – Oracle Warehouse Builder Data Modeling, ETL, and Data Quality Guide, 2000,

2010 12. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Data Warehousing Guide, 2001, 2010









Bibliografie:


No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiza a studen ilor i vor duce la o mai bun i profund în elegere a problemelor specifice bazelor de date de tip Data Warehouse, respectiv sistemelor OLAP. Oferind acces la

http://eu.wiley.com/WileyCDA/Section/id-302479.html?query=Joy+Mundy

http://eu.wiley.com/WileyCDA/Section/id-302479.html?query=Bob+Becker

43

dezvolt ri actuale cu aplicabilitate practic , cursul î i propune s dezvolte aptitudini de inovare, preg tind candida i pentru firmele din domeniu.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final Abilitatea de a aplica no iunile dobândite la curs i de a le integra într-o aplica ie complex

Aplica ie practic Bonus – Demonstra ii practice prezentate în fa a colegilor i a profesorului. Bonus – Participarea la seminariile organizate de grupul de Baze de date

100%




Coordonator de disciplin Lect. Dr. Gabriela Mihai

Tutore de disciplin Lect. Dr. Gabriela Mihai



Not :







44

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Cloud Computing 2.2. Titularul activit ilor de curs Prof. Dr. Alin tef nescu 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Prof. Dr. Alin tef nescu 2.4. Anul de studiu II 2.5. Semestrul I 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul


Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Curs Sisteme de baze de date, Curs Inteligen Artificial 4.2. de competen e Cuno tin e avansate de programare

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf şurare a cursului Cursul se desf oar într-o sal prev zut cu tabl i video-proiector, conexiune la

Internet, Subscrip ii la un furnizor de servicii cloud (preferabil Microsoft Azure) 5.2. de desf şurare a seminarului/ laboratorului/ proiectului


Com

pete

ne

prof

esio

nale

Cunoa terea elementelor fundamentale ale arhitecturilor orientate pe servicii (SOA). Capacitatea de a identifica aplica ii care ruleaz cu un consum nepredictibil de resurse; de a analiza i utiliza servicii opera ionale în medii scalabile, în vederea optimiz rii consumului de resurse i reducerii costurilor opera ionale. Cunoa terea elementelor fundamentale din teoria sistemelor distribuite din categoria “fault tolerant”. Capacitatea de a crea i exploata baze de date noSQL (ex. Document Database, Graph Database, etc) în Hadoop. Utilizarea instrumentelor de Business Intelligence în analiza datelor.

Com

pete

ne

tran

sver

sale




42 din care: 3.5. curs 14 3.6. SF 28



45

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studen ilor cu paradigmele i principiile uneia dintre primele

cinci tehnologii emergente cu un impact major în urm torii 10 ani asupra tiin ei i societ ii. Arhitecturi software pentru orchestrarea sistemelor de servicii

disponibilizate prin cloud computing cum ar fi IaaS, PaaS, SaaS, DBaaS, DWaaS, Hadoop-as-a-Service,etc.

7.2. Obiectivele specifice Studen ii î i vor dezvolta capacitatea de a orchestra servicii în cloud, de a integra resurse de calcul din cloud cu cele disponibilizate on-premises, de a identifica i implementa modele de stocare scalabile în func ie de cerin ele de business, dar în acela i timp vor înv a s dezvolte aplica ii în regim DevOps.

8. Con inuturi 8.1. Curs Metode de predare Observa ii

8. Fault-Tolerant-Computing i Cloud Computing Pentru predare se vor folosi slide-uri cu demo-uri hands-on. Cursul va avea loc într-o sal cu tabl , astfel încât conceptele prezentate pe slide-uri s poat fi explicate i detaliate la tabl .

Studen ii vor fi încuraja i s g seasc materiale noi în direc iile propuse de curs i s propun teme pe care s le concretizeze în referate sau capitole din lucrarea de diserta ie. Demou-rile vor fi f cute în cloud-ul Microsoft Azure, discu iile se vor extinde i asupra altor furnizori de servicii cloud (Amazon EC2, Google etc)

9. Virtualizare bazat pe containere 10. Modele de servicii în Cloud Computing 11. Servicii de stocare i caching. Interfe e programabile 12. Baze de date i data warehouse în arhitecturi cloud 13. Analitice în timp-real bazate pe Data-Lake-as-a-Service

în cloud 14. Arhitecturi Lambda (AWS Lambda, Azure Function,

Google Function) 15. Cloud computing pentru dezvoltarea de aplica ii

cognitive i de machine learning

Bibliografie:

1. Barnes, Jeff. 2015. Azure Machine Learning. s.l. : Microsoft Press, 2015. 2. Buyya, Rajkumar, Broberg, James and Goscinski, Andrej. 2011. Cloud Computing. Principles and

Paradigms. s.l. : Wiley, 2011. 3. Chandrasekaran, K. 2015. Essentials of CLOUD COMPUTING. s.l. : CRC Press, 2015. 4. Gendron, Michael S. 2014. Business Intelligence and the Cloud. s.l. : Wiley, 2014. 5. Judith, Hurwitz, Marcia, Kaufman and Adrian, Bowles. 2015. Cognitive Computing and Big Data Analytics.

s.l. : John Wiley & Sons, Inc., 2015. 6. Marc, Farley. 2013. Rethinking enterprise storage-A hybrid cloud model. s.l. : Microsoft Press, 2013. 7. Namit, Tanasseri and Rahul, Rai. 2017. Microservices with Azure. Birmingham : Packt Publishing Ltd., 2017. 8. Torre, Cesar de la. 2017. Containerized Docker Application Lifecycle with Microsoft Platform and Tools. s.l. :

Microsoft Press, 2017. 9. Varga, Stacia, Cherry, Denny and D’Antoni, Joseph. 2016. Introducing Microsoft SQL Server 2016 Mission-

Critical Applications, Deeper Insights,Hyperscale Cloud. s.l. : Microsoft Press, 2016.

8.2. Seminar [temele dezb tute în cadrul seminariilor] Metode de predare-

înv are Observa ii


Metode de transmitere a informa iei

Observa ii

Aplicarea no iunilor dobândite la curs în exemple practice Teme individuale i/sau de grup



Metode de predare-înv are

Observa ii

Bibliografie:

46


No iunile introduse în acest curs vor amplifica capacitatea studen ilor de a dezvolta arhitecturi pentru cloud computing care reprezint o important schimbare de paradigm a modului în care se va utiliza puterea de calcul în urm torii ani. Oferind acces la dezvolt ri actuale cu aplicabilitate practic , cursul î i propune s dezvolte aptitudini de inovare, preg tind candida ii pentru noua genera ie de tehnologii, care a a cum se arat în strategiile IDC se fundamenteaz pe patru elemente: cloud computing, big data, mobilitate i social media.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final Abilitatea de a aplica no iunile dobândite la curs i de a le integra într-o aplica ie complex .


100%




Coordonator de disciplin Prof. Dr. Alin tef nescu

Tutore de disciplin Prof. Dr. Alin tef nescu



Not :







47

FIŞA DISCIPLINEI



2. Date despre disciplin 2.1. Denumirea disciplinei Metode de optimizare i distribuire în baze de date 2.2. Titularul activit ilor de curs Lect. Dr. Gabriela Mihai 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Lect. Dr. Gabriela Mihai 2.4. Anul de studiu II 2.5. Semestrul II 2.6. Tipul de evaluare E 2.7. Regimul


Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Curs Sisteme de baze de date 4.2. de competen e Cuno tin e de programare



Com

pete

ne

prof

esio

nale

Cunoa terea elementelor fundamentale din teoria bazelor de date necesare pentru optimizarea aplica iilor. Capacitatea de a identifica aplica iile specifice bazelor de date care ruleaz cu un consum anormal de resurse, de a analiza i de a interpreta comportamentul acestora, cu scopul de a dezvolta o solu ie optim . Cunoa terea elementelor fundamentale din teoria bazelor de date distribuite. Capacitatea de a crea un model de baze de date distribuite, în care accesul la informa ie s fie rapid, cu consum minim de resurse la nivelul server-elor de baze de date i trafic optim în re ea. Aplicarea tehnicilor de optimizare i distribuire a datelor în aplica ii specifice bazelor de date.

Com

pete

ne

tran

sver

sale




30 din care: 3.5. curs 20 3.6. SF 10



48

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei Familiarizarea studen ilor cu metodele fundamentale de optimizare i distribuire

specifice bazelor de date, cunoa terea tendin elor actuale în domeniu i aplicarea abilit ilor dobândite pentru dezvoltarea aplica iilor de baze de date.

7.2. Obiectivele specifice Studen ii î i vor dezvolta capacitatea de a modela baze de date distribuite, de a aplica algoritmii specifici mediului distribuit, de a identifica un model optim de stocare a datelor la nivelul re elei, respectiv de a procesa optim datele la nivel local i global. Studen ii vor înv a s dezvolte aplica ii pentru gestiunea optim a informa iilor distribuite, pornind de la analiza unui model real.

8. Con inuturi

8.1. Curs Metode de predare Observa ii 1. No iuni introductive privind optimizarea

aplica iilor de baze de date Pentru predare se vor folosi slide-uri. Cursul va avea loc într-o sal cu tabl , astfel încât conceptele prezentate pe slide-uri s poat fi explicate i detaliate la tabl .


2. Tipuri i metode de optimizare 3. Procesarea i optimizarea cererilor centralizate 4. No iuni introductive privind distribuirea datelor 5. Modelarea bazelor de date distribuite 6. Controlul semantic al datelor 7. Procesarea i optimizarea cererilor distribuite 8. Gestiunea tranzac iilor i controlul concuren ei

Bibliografie: 1. Ceri, S., Pelagatti, G. – Distributed Databases: Principles and Systems, McGraw-Hill Computer Science Series,

New York, 2nd Edition, 1985 2. Connolly, T.M., Begg, C.E., Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation and

Management, 5th edition, Pearson Education, 2005 3. Dollinger, R., Andron, L. – Baze de date şi gestiunea tranzac iilor, Editura Albastr , Cluj-Napoca,2004. 4. Özsu M.T., Valduriez P. – Principles of Distributed Database Systems: Third Edition, Springer

Science+Business Media, LLC 2011 5. Popescu I., Alecu A., Velcescu L., Florea (Mihai) G., Programare avansat în Oracle9i, Editura Tehnic ,

Bucureşti, 2004. 6. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Concepts, 1993, 2017

7. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Performance Tuning Guide, 2013, 2017 8. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database SQL Language Reference,1996, 2017 9. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database PL/SQL Language Reference, 1996, 2017 10. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Advanced Replication, 1996, 2010 11. Oracle and/or its affiliates – Oracle Database Administrator's Guide, 2001, 2010 12. Oracle and/or its affiliates – Oracle Streams Replication Administrator's Guide, 2003, 2010









Bibliografie:

49


No iunile introduse în acest curs vor dezvolta capacitatea de analiza a studen ilor i vor duce la o mai bun i profund în elegere a problemelor legate de optimizare i distribuire specifice bazelor de date. Oferind acces la dezvolt ri actuale cu aplicabilitate practic , cursul î i propune s dezvolte aptitudini de inovare, preg tind candida i pentru firmele din domeniu.

10. Evaluare



10.4. Curs Evaluare final Abilitatea de a aplica no iunile dobândite la curs i de a le integra într-o aplica ie complex


100%




Coordonator de disciplin Lect. Dr. Gabriela Mihai

Tutore de disciplin Lect. Dr. Gabriela Mihai



Not :







50

FIŞA DISCIPLINEI




Topici speciale în baze de date i tehnologii software

2.2. Titularul activit ilor de curs Conf. dr. Sanda Monica T T RÂM 2.3. Titularul activit ilor de seminar / laborator / proiect Conf. dr. Sanda Monica T T RÂM 2.4. Anul de studiu II

2.5. Semestrul 2



Con inut1) DS

Obligativitate2) DI


4. Precondi ii (acolo unde este cazul) 4.1. de curriculum Sisteme de baze de date 4.2. de competen e Cuno tin e de programare

5. Condi ii (acolo unde este cazul) 5.1. de desf şurare a cursului sala cu retroproiector 5.2. de desf şurare a seminarului/ laboratorului/ proiectului

sala cu calculatoare / retroproiector


Com

pete

ne

prof

esio

nale

Cunoaşterea şi utilizarea instrumentelor de dezvoltare a unei ontologii Analiza problemei şi culegerea informa iilor Elaborarea şi realizarea unei ontologii, folosind un editor open source (Protégé etc.)

Com

pete

ne

tran

sver

sale

Analizarea capacit ilor şi limitelor aplica iilor software (cele care fac parte din piramida Semantic Web) Utilizarea instrumentelor de dezvoltare a unei aplica ii (ontologie) Elaborarea şi realizarea unei aplica ii folosind un mediu de programare specific (Protégé) Prezentarea unei aplica ii (ontologie)

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competen elor specifice acumulate) 7.1. Obiectivul general al disciplinei 1. Eviden ierea distinc iei dintre prezenta şi viitoare genera ie Web



30 din care: 3.5. curs 20 3.6. SF 10


3.4.1. Studiul dup manual, suport de curs, bibliografie şi noti e – nr. ore SI 30 3.4.2. Documentare suplimentar în bibliotec , pe platformele electronice de specialitate şi pe teren 40 3.4.3. Preg tire seminare/ laboratoare/ proiecte, teme, referate, portofolii şi eseuri 50 3.4.4.Examin ri 8 3.4.5. Alte activit i 10 3.7. Total ore studiu individual (3.4.1 + 3.4.2 + 3.4.3) 120 3.8. Total ore pe semestru (3.4 + 3.4.4 + 3.4.5 + 3.7) 168 3.9. Num rul de credite 6

51

2. Cunoaşterea principiilor de elaborare a unei ontologii 7.2. Obiectivele specifice 1. Cunoaşterea principiilor şi limitelor aplica iilor care formeaz piramida

Semantic Web 2. Realizarea unor aplica ii specifice Semantic Web

8. Con inuturi 8.1. Curs Metode de predare Observa ii

1. Semantic Web: Principii generale Prelegere

2. XML: Principii generale şi limite 3. XMLSchema 4. Interogarea documentelor XML 5. Parsarea documentelor XML 6. RDF: Principii generale 7. RDF Schema 8. Ontologii: Principii generale 9. OWL: limbaj pentru ontologii 10. Protégé: crearea şi interogarea ontologiilor

Bibliografie: 1. Grigoris ANTONIOU and Paul GOTH, Frank van HERMELEN, Rinke HOEKSTRA: A Semantic Web Primer,

3rd ed., The MIT Press, Cambridge, Mass., 2012 2. BERNERS-LEE, Tim with FISCHETTI, Mark: Weaving the Web: The Original Design and Ultimate Destiny

of the World Wide Web by Its Inventor, HarperSanFrancisco: A Division of HarperCollinsPublishers, New York, 1999.

3. BERNERS-LEE, Tim: Semantic Web Road Map, at http://www.w3.org/ DesignIssues/Semantic.html, Sept.1998.

4. CARDOSO, Jorge (ed.): Semantic Web Services: Theory, Tools, and Applications, Information Science Reference (an imprint of IGI Global), Hershey, NY, 2007

5. CODOGNET, Philippe: The Semiotics of the Web, at http://pauillac.inria.fr /~codognet/web.html. 6. www.w3.org 7. www.w3schools.com

8.2. Seminar [temele dezb tute în cadrul seminariilor] Metode de predare-înv are Observa ii WWW: apari ia, evolu ia şi direc iile de dezvoltare

Prelegere, conversa ie argumentat , problematizare

XML şi XML Schema XML Schema vs. DDT RDF şi RDF Schema RDF Schema vs. OWL OWL vs. Protégé



Crearea unui document XML Conversa ie argumentat , problematizare

Crearea unei ontologii 8.4. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial normat in planul de invatamant]


Bibliografie: idem cu bibliografia de la curs


Dup parcurgerea acestui curs, studen ii vor fi capabili s utilizeze în aplica ii diverse date în format XML şi s aplice tehnicile specifice Semantic Web în dezvoltarea aplica iilor Web. De asemenea, vor fi capabili s cerceteze modul în care Semantic Web preia şi fructific instrumente specifice bazelor de date, extragerii de informa ii, Inteligen ei artificiale, logicii, prelucr rii limbajului natural, sistemelor informatice, securit ii informa iei.

10. Evaluare



10.4. Curs Absolute, individuale şi finale (în Examen oral 25%

http://www/

http://pauillac.inria.fr/

http://www.webmethods.com/

http://www.w3schools.com/

52

sesiune) 10.5.1. Seminar Absolute, individuale, pe parcursul

semestrului Activitate individual 25%

10.5.2. Laborator Absolute, individuale/ de grup, pe parcursul semestrului

Prezentare oral şi PowerPoint 50%

10.5.3. Proiect [doar pentru disciplinele la care exista proiect semestrial normat in planul de invatamant]


Curs: R spuns corect la unul dintre cele 2 subiecte propuse Seminar: R spuns corect la cel pu in 5 probleme de seminar Laborator: O ontologie Protégé cu: o ierarhie de clase pe cel pu in 2 niveluri (cu un total de aprox 10 clase), o ierarhie de propriet i-obiect, respectiv atribut, pe 2 niveluri, minimum 5 interog ri


Coordonator de disciplin Conf. Dr. S.M. T t râm

Tutore de disciplin Conf. Dr. S.M. T t râm



Not :







Date post:	12-Jul-2020
Category:	Documents
Upload:	others
View:	0 times
Download:	0 times

2. PREZENTAREA PROGRAMULUI DE STUDII 2.1 Justificarea...

Documents