BSc 1. számú záróvizsga tárgy: Informatika. a, Adatbázis rendszerek I.



Hasonló dokumentumok
Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

A Java EE 5 plattform

A J2EE fejlesztési si platform (application. model) 1.4 platform. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem

Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem

MVC Java EE Java EE Kliensek JavaBeanek Java EE komponensek Web-alkalmazások Fejlesztői környezet. Java Web technológiák

Parametrikus tervezés

Junior Java Képzés. Tematika

JAVA webes alkalmazások

Osztott alkalmazások fejlesztési technológiái Áttekintés

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

Többfelhasználós és internetes térkép kezelés, megjelenítés

Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla

Nyilvántartási Rendszer

VIR alapfogalmai. Előadásvázlat. dr. Kovács László

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán

Az iskolai rendszerű képzésben az összefüggő szakmai gyakorlat időtartama. 10. évfolyam Adatbázis- és szoftverfejlesztés gyakorlat 50 óra

Web-fejlesztés NGM_IN002_1

Petőfi Irodalmi Múzeum. megújuló rendszere technológiaváltás

Adatbázisok I. Definíció: DDL: - objektum létrehozás CREATE - objektum megszüntetés DROP - objektum módosítás ALTER

Inczédy György Középiskola, Szakiskola és Kollégium Nyíregyháza, Árok u. 53. TANMENET. Informatika szakmacsoport

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

TANMENET 2018/2019. tanév

Célkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése

BGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei

COMPANY PROFILE SZOFI ALGORITHMIC RESEARCH KFT

Komponens modellek. 3. Előadás (első fele)

Adatbázis-kezelő rendszerek. dr. Siki Zoltán

AB1 ZH mintafeladatok. 6. Minősítse az állításokat! I-igaz, H-hamis

Az információ feldolgozás alapvetı módszerei Folyamat szemlélető információ feldolgozás A legfontosabb állomány struktúrák

A szemantikus világháló oktatása

ADATBÁZISOK, ADATTÁRHÁZAK

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

A JavaServer Pages (JSP)

Tartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.

9.előadás: Adatbázisok-I. dr. Hajas Csilla (ELTE IK)

Gazdaságinformatikus alapszak (BSc) záróvizsga témakörök. Záróvizsgára bocsátás, nyelvi követelmény, tananyag, minősítés:

Az adatbázisrendszerek világa

Komponens alapú fejlesztés

ÉRETTSÉGI TÉTELCÍMEK 2018 Informatika

Termék modell. Definíció:

Összefüggő szakmai gyakorlat témakörei évfolyam. 9. évfolyam

Adatbázis Rendszerek II. 1. SQL programozási felületek 39/1B IT MAN

Java Server Pages - JSP. Web Technológiák. Java Server Pages - JSP. JSP lapok életciklusa

MVC Java EE Java EE Kliensek JavaBeanek Java EE komponensek Web-alkalmazások Fejlesztői környezet

Java Web technológiák

Adatbázis-kezelés alapjai 1. Ea: Infó Mátrix. Lehet, nem lehet

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

Kinek szól a könyv? A könyv témája A könyv felépítése Mire van szükség a könyv használatához? A könyvben használt jelölések. 1. Mi a programozás?

A JavaServer Pages (JSP)

DW 9. előadás DW tervezése, DW-projekt

Web programoz as

Osztott rendszerek, Java EE. Általános bevezető

Sikerünk kulcsa: az információ De honnan lesz adatunk? Palaczk Péter

Az információs rendszerek adatai

Összefüggő szakmai gyakorlat témakörei. 13 évfolyam. Információtechnológiai gyakorlat 50 óra

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

Kogníció, koncepciók, modellek

Üdvözli Önöket A PGY3 tantárgy! Bakay Árpád dr. NETvisor kft (30) arpad.bakay@netvisor.hu

Az informatika kulcsfogalmai

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

ZÁRÓVIZSGA TÉTELEK. ELTE IK Programtervező informatikus MSc szak. Információs rendszerek szakirány

Adatbázisok I Adatmodellek komponensei. Adatbázis modellek típusai. Adatbázisrendszer-specifikus tervezés

10. évfolyam 105 óra azonosító számú Hálózatok, programozás és adatbázis-kezelés 105 óra Adatbázis- és szoftverfejlesztés gyakorlat tantárgy

Van-e ingyen-ebéd? Avagy mire elég a nyílt forráskodú Pentaho? Fekszi Csaba Ügyvezető október 4.

Előszó. Bevezetés. Java objektumok leképzése relációs adatbázisokra OJB-vel Viczián István Viczián István

Közigazgatási informatika tantárgyból

ADATBÁZIS ADMINISZTRÁTOR SZAKKÉPESÍTÉS SZAKMAI ÉS VIZSGAKÖVETELMÉNYEI

Neurális hálózatok bemutató

Gyakorlati vizsgatevékenység A

Adatbázis-lekérdezés. Az SQL nyelv. Makány György

Alapfogalmak a Diszkrét matematika II. tárgyból

A WEB programozása - Bevezetés őszi félév Dr. Gál Tibor

Marton József BME-TMIT. Adatbázisok VITMAB november 11.

S01-7 Komponens alapú szoftverfejlesztés 1

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék 1. Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2

Foglalkozási napló a 20 /20. tanévre

WWW Kliens-szerver Alapfogalmak Technológiák Terv. Web programozás 1 / 31

A JavaServer Pages (JSP)

webalkalmazások fejlesztése elosztott alapon

Gyakorlati vizsgatevékenység B

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

Neumann János Számítógép-tudományi Társaság Programozás, robotprogramozás szakkör Három félév 3 * 8 foglalkozás

Internet programozása. 1. előadás

ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK BEVEZETÉS

IBM WebSphere Adapters 7. változat 5. alváltozat. IBM WebSphere Adapter for Oracle E-Business Suite felhasználói kézikönyv 7. változat 5.

Tranzakció-kezelés, alapfogalmak. Vassányi István, 2012.

VÁLLALATI INFORMÁCIÓS RENDSZEREK. Debrenti Attila Sándor

ADATBÁZISOK, 2017 ősz

Oracle Containers for Java - j2ee alkalmazás szerver funkciók. Molnár Balázs Oracle Hungary

Az információs rendszerek adatai

Grafikus keretrendszer komponensalapú webalkalmazások fejlesztéséhez

Szoftver-technológia II. Szoftver újrafelhasználás. (Software reuse) Irodalom

B I T M A N B I v: T M A N

Informatikus, Webfejlesztő. Nagy Gusztáv

Fekete Csaba Csongor Üzleti intelligencia vezető Citibank ZRt.

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára

ADATBÁZISOK, 2018 ősz

INFORMATIKA - VIZSGAKÖVETELMÉNYEK. - négy osztályos képzés. nyelvi és matematika speciális osztályok

Átírás:

BSc 1. számú záróvizsga tárgy: Informatika a, Adatbázis rendszerek I. 1. Szemantikai adatmodellek: adatbázisok jellemzése, szerepe. szemantikai modellek szerepe és jellemzése, az ER modell elemei; az EER jellemzése; UML osztálydiagram elemei, 2. Hálós adatmodell: hálós adatmodell jellemzése, strukturális elemei, SET szerepe,codasyl szabályok; a hálós struktúra megvalósítása fizikai szinten, hálós adatmodell műveleti része, operátorok, lekérdezés megvalósítása 3. Relációs adatmodell: relációs adatmodell előnyei, strukturális rész, kapcsolatok ábrázolása, integritási elemek ábrázolása, a relációs algebra elemei: szelekció, projekció, alap join, szelekciós és outer join, csoportképzés és aggregáció. 4. SQL nyelv: SQL nyelv parancsai: DDL (CREATE, DROP, ALTER), DML (INSERT, UPDATE, DELETE) és DQL (SELECT) parancsok. Védelmi parancsok, Az al-select használata és speciális operátorai. 5. Adatbázis tervezés. adatbázis kialakítás lépései, adatbázis kezelő rendszerek struktúrája, normalizálás, FD szerepe és feltárása, normálformák, dekompozíciós szabályok, VIEW és INDEX szerepe. b, Adatbázis rendszerek II., 1. Az SQL API felületek osztályozása. Az egyes API típusok jellemzése. A PL/ SQL nyelv alapjai. Cursor kezelés. A JDBC architektúra típusai. Alap osztályok bemutatása. 2. Tranzakció kezelés elemei. Tranzakció és history fogalma. Az RA, ACA, ST, SR history típusok. Tranzakció kezelés megvalósítása zárolással. Helyes zárolás fogalma és tulajdonságai. Izolációs szintek. 3. Adatbázisok DAC védelmi eszközök és használatuk, a MAC modell alapjai 4. Aktív adatbázis elemek, tárolt eljárások, triggerek és jobok definiálása 5. A művelet végrehajtás struktúrája. Algebrai műveleti gráf és optimalizálása. A QEP fogalma és optimalizálása. c, Mesterséges intelligencia alapjai 1. Tudásszemléltetés formális logikával: A tudásszemléltetés szükségessége, módszerei. A propozíciós és a predikátum logika jellemzői. Szintaxis, szemantika. A predikátum kifejezés értékének függése a doménválasztástól. A predikátum logika és a Prolog programnyelv kapcsolata. 2. A szemantikus háló és a keret alapú tudásszemléltetés: A szemantikus háló lényege, jellemzői, problémái. A keretalapú tudásszemléltetés lényege, részei,

ábrázolása. A keretek előnyei. Keretkezelő nyelvek. Események leírása scriptekkel (forgatókönyvekkel). A koncepcionális primitívek. 3. Keresési módszerek a mesterséges intelligenciában: Vak és heurisztikával irányított keresés módszerei. A mélységben először és a szélességben először algoritmus. Elágaztatás és ugrálás. A heurisztikus függvény fogalma. A legjobbat először és az A* algoritmus működése. 4. Szabályalapú szakértőrendszerek: A tudásfeldolgozás fogalma, lépései. Tudáskinyerési technikák. A szabályalapú tudásszemléltetés jellemzői. Előreés hátraláncolás működése, előnyös alkalmazási területei. A szakértőrendszer definíciója, felépítése, az egyes részek szerepe. 5. Mesterséges neurális hálók: A neurális hálók összetevői. A mesterséges neuron, átviteli függvényei, működése. Hálózati topológiák. Előrecsatolás, hátracsatolás, versengés, együttműködés. Tanulási módszerek, elvek. Az ART háló felépítése, működése. 2. tárgykör: Web technológiák a, Webszolgáltatások és technológiák 1. HTML nyelv története. Internetes böngészők. HTML utasítások szerkezete. Általános dokumentumszerkezet; törzsrészben alkalmazható elemek. Bekezdés szintű elemek, karakter szintű elemek; link, img, font, hr, br elemek, egyéb HTML elemek. Táblázatok. Űrlapok (form), beviteli mezők. 2. JavaScript, története kialakulása; JavaScript változók, kifejezések, operátorok, vezérlési szerkezetek, utasítások, JavaScript függvények. 3. Dinamikus HTML oldalak. Stíluslapok (CSS). Dokumentum Objektum Modell (DOM). Események kezelése. 4. A PHP lehetőségei PHP változók, tömbök, operátorok, PHP vezérlési szerkezetek. Űrlapadatok feldolgozása PHP segítségével, PHP függvények (tömbkezelő függvények); MySQL adatbázis kezelése PHP függvények segítségével. 5. XML technológia általános áttekintése, helyesen formált XML dokumentumok, névterek, kapcsolódó szabványok; XML séma ellenőrzési lehetőségek; DTD elemei, XMLSchema elemei; típusok létrehozása és származtatása. 6. XML API alapok, a SAX szabvány működése; az XML fa modellje, a DOM szabvány, az XPath funkcionalitása 7. XSLT elemei; a működési környezet, végrehajtás menete. Alap funkciók; ciklusok és csoportosítások, függvények. b, Web-es alkalmazások

1. A middleware koncepció: Az osztott rendszerek története. A middleware koncepció. A socket programozás és Java socker API. A klasszikus RPC; milyen alapötleteket vesznek át ebből a későbbi middleware-ek? A DCE architektúra. Az XML RPC és a SOAP. 2. Software komponens és a JavaBeans: A software komponens alapvető tulajdonságai. A komponens interface mint szerződés. A JavaBeans fogalma. A JDK által a JavaBean-ek részére nyújtott szolgáltatások (felsorolás, rövid magyarázat). 3. A Java servlet technológia: A servlet és a server container fogalma, A servlet és kliensének kapcsolata. A JSP (JavaServer Pages) fogalma, tipikus feladata. A java servlet életciklusa, inicializációja. Kliens kérés kiszolgálása java servlettel. 4. A Java EE platform: A J2SE, J2EE, J2ME fogalma, alkalmazási területeik. A Java EE ajánlott négyrészes architektúrája (application model). A Java EE kliens típusai. Java EE konténerek. 5. A Java Server Pages (JSP) technológia: A JSP technológia célja, főbb tulajdonságai.a JSP életciklusa és inicializációja. Statikus és dinamikus tartalom készítése. JSP script elemek. 6. Az Enterprise JavaBeans (Java 5 plaform): Az EJB (Enterprise JavaBeans) fogalma, fajtái. Az EJB és a kliense közötti kapcsolat. A Session Bean alapvető jellemzői és fajtái, életcilusuk. A Message-Driven bean fogalma, feladata, életciklusa. MSc 1. számú záróvizsga tárgy, modellezés a, Információ és kódelmélet 1. Az információmennyiség mérése: Hartley-féle értelmezése. Az esemény Shannonféle információmennyisége, Jensen-egyenlőtlenség, az entrópia és tulajdonságai. Idivergencia és tulajdonságai, kölcsönös információmennyiség, McMillan-felbontási tétel, a feltételes entrópia. 2. Kódoláselméleti fogalmak, forráskódolás I.: stacionaritás, betűnkénti és blokkonkénti kódolás, emlékezet-nélküliség, egyértelmű dekódolhatóság. Keresési stratégiák és prefix kódok. Kraft-Fano egyenlőtlenség. Hatásfok, McMillandekódolási tétel. 3. Kódoláselméleti fogalmak, forráskódolás II.: Shannon-Fano-kód és tulajdonságai, Gilbert-Moore-kód és tulajdonságai. Huffman-féle kód. Az optimális kód tulajdonságai, a kódfához kapcsolódó tulajdonságok. Stacionér forrás entrópiája, a zajmentes hírközlés alaptétele.

4. Csatornakapacitás I.: emlékezetnélküli eset, zajmentes eset, csatornakapacitás zajos csatornára, bináris szimmetrikus csatorna, zajos csatorna típusok. 5. Csatornakapacitás II.: Zajmentes nem azonos átviteli idő esete: információ átviteli sebesség, csatornakapacitás, optimális eloszlás. Az átlagos időhossz, Kraft- Fano egyenlőtlenség. Általános zajos csatorna esete: négyzetes átviteli mátrix. 6. Zajos csatorna kódolása I.: (k,n)-kód,, maximum likelihood dekódolás, Hamming távolság, csoportkód, lineáris kód, szisztematikus kód, szindróma, mellékosztályok és szindrómák kapcsolata, mellékosztály és dekódolási táblázat, Speciális kódolások. 7. Analóg források és csatornák: Entrópia, I-divergencia. Speciális eloszlások entrópiája. Csatornakapacitás. Entrópia maximalizálás, véges szórású eset. b, Számítógépi grafika és geometriai modellezés 1. Görbék és felületek leírása: explicit, implicit és paraméteres leírások, görbék paraméterezéstől független jellemzői, felület érintősíkja, normálisa, paramétervonala, felületek megadása 2. Görbeinterpoláció: görbeívek kapcsolódása, Lagrange-interpoláció, Hermite-ív, C1 és C2 interpoláló görbék, paraméterezés 3. Bézier-görbe: de Casteljau-algoritmus, Bernstein-polinom, a Bézier-görbe paraméteres alakja és tulajdonságai 4. B-szplájn-görbe: normalizált B-szplájn alapfüggvény, B-szplájn-görbe definíciója és tulajdonságai, de Boor-algoritmus 5. Felületinterpoláció: vonalfelületek, Coons-foltok (bilineáris, bikubikus), Hermiteféle bikubikus folt 6. Kontrollpontokkal adott felületek: felület származtatása görbék tenzori szorzataként, Bézier- és B-szplájn-felületek definíciója és tulajdonságai 7. Testmodellezés: drótváz-, palást- és térfogatmodellek; modellek módosítása 2. számú záróvizsga tárgy a, Integrált szoftverrendszerek és minőségbiztosításuk 1. A szoftverek, mint bonyolult rendszerek. Szociotechnikai rendszerek, eredő rendszertulajdonságok. Integrált rendszerek architektúrái, rendszerintegráció. 2. Szolgáltatás orientált architektúra. Szolgáltatások tervezése, szolgáltatásinterfész tervezése, implementálása. 3 Ṡzoftver minőség. A minőségkezelési folyamat. Minőségbiztosítási szabványok. ISO 9000. 4. Szoftver minőség tervezése. Minőség ellenőrzése, felülvizsgálata. Szoftver mérése, metrikái.

5. Minőségbiztosítási modellek. Boehm, McCall modell. A folyamatok továbbfejlesztése. A CMMI folyamat-továbbfejlesztő keretrendszer. 6. Projektmenedzsment. Menedzseri feladatok, projekt tervezése. A projektterv és amérföldkő. 7. Projekt ütemezése. Ütemezés reprezentációi.kockázatok kezelése. Azonosítás, elemzés, tervezés és figyelés. b, Adatelemzési és adatbányászati módszerek 1. Adatbányászat alapjai, OLAP rendszerek: VIR rendszerek komponensei, OLAP és OLTP rendszerek összevetése. Adatbányászat szerepe és fogalma. Adatbányászati alkalmazás fejlesztésének lépései. Főbb feladatkörök és módszercsoportok. 2. Adatok előkészítése: Vektor reprezentációs módszerek. Korreláció alapú redukció. Dimenzió csökkentési módszerek. PCA módszer algoritmusa. SVD módszer algoritmusa. Adattisztítási lépések: domain ellenőrzés, konverziók, hiányzó elemek kezelése. 3. Klaszterezési eljárások: Klaszterezés fogalma és célja. Távolság és hasonlóság értelmezése. Hierarchikus módszerek: HAC, HDC. K-means módszer algoritmusa. Sűrűség alapú algoritmusok. Kohonen SOM háló működési algoritmusa. 4. Osztályozási módszerek: Osztályozás fogalma és célja. Hasonlóság mérése. Bayes osztályozó algoritmusa, knn alapú osztályozás, neurális háló alapú módszerek: Backpropagation módszer. 5. Asszociációs és előrejelzési módszerek: Szabályok jellemzése, gyakoriság mérése. Apriori módszer, gyakoriság-fa módszere. hierarchikus módszerek. Regresszió és Markov modellek. 6. Adattárházak, multidimenzionális adatmodell struktúrája. Adattárház szerepe. Adattárház felépítése, adatáramlási jellemzése, metaadat rendszer. MD modell jellemzése: snowflake és star modellek. Torlone modell. Séma integráció. 7. Multidimenzionális adatmodell műveleti része, MDX: MD algebra elemei: szelekció, projekció, fold, drill down, roll up, pivot. MDX parancsnyelv jellemzése: a SELECT parancs főbb elemei. Algebrai műveletek megvalósítása MDX-ben