数据库原理

《数据库原理及应用》教学大纲

课程编号1620127总学时46理论32实验/上机14

学分25开课单位信息学院开课系电子工程系修订时间2006年1月1日

课程简介

教学内容

《数据库原理及应用》主要讨论数据库系统的基本概念，基本原理，基本方法以及有关的应用。

主要内容包括：数据库系统的组成、关系数据库、数据库设计以及数据保护等，同时讲解一种重要的数据库系统的应用。要求学生通过本课程的学习了解有关数据库系统的基本概念，掌握相关的知识，初步掌握数据库设计方法，并能用数据库系统建立数据库及简单的应用。

修读专业：本大纲适合本科电子信息工程专业使用

先修课程：《数据结构》

教材：数据库系统及应用（第二版）“北京市高等教育精品教材”立项项目。由崔巍编著，高等教育出版社

一、课程的性质与任务

本课程是电子信息工程专业有关数据库的一门统设必修课。主要任务是介绍数据库组织、管理和使用的一般知识，包括数据模型、数据库结构、数据库系统、数据库设计、关系运算、关系规范化、关系查询（SQL语言）等方面的知识；介绍至少一种实际的数据库管理系统的构成与使用。目的使学生通过该课程的学习，具有进行简单数据库应用系统设计与开发的能力。

二、课程的基本要求

1．熟练掌握（代码：A）：数据库中的概念、数据库设计与编程方法。数据库的结构与特点，数据库系统的组成及各部分的功能，熟练使用结构化查询语言（SQL）。

2．掌握（代码：B）：关系代数语言的使用；关系演算语言的使用；三级一致性的区别及其与可串行化调度的关系；关系数据库以及面向对象数据库的特点与区别；查询表达式优化的方法。

3．了解（代码：C）：关系、关系模型、键码、视图、函数依赖等概念

三、修读专业

本大纲适合本科电子信息工程专业使用

四、本课程与其它课程的联系

由于数据库理论及应用是各种计算机技术的综合应用，为了能够让学生很好地理解数据库技术，要求学生在学习本课程之前最好已经学习过以下课程：《程序设计》、《数据结构》、《 *** 作系统》等课程。当然主要要求学生具有“数据结构”的基本知识，其他课程的知识要求是其次的。

对于现行数据库的选择，建议教师最好选择“MicrosoftSQLServer”，其它的数据库如：Oracle，IBMDB2相对比较难理解和应用，Aess又过于简单。

五、教学内容安排、要求、学时分配及作业

Chapter1绪论（2）

11什么是数据库(C)

12数据库管理系统(C)

13数据库管理和数据库管理员(B)

14数据库系统(B)

15数据库的过去、现在和未来(C)

作业：第2题

Chapter2数据模型和三层模式数据库（4）

21信息结构与E-R方法(C)

22概念数据模型(B)

223连接陷阱(C)

23传统的三大数据模型(C)

大数据专业学什么 主要课程有哪些

“大数据专业需要学:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。”

主要是统计学、数据分析方法论等。学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。

数据分析的技术学习内容

首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。

当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。

统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。

数据分析师要学什么

1、数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。

对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

2、分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。

对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3、编程语言

对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

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