Softwarové a datové inženýrství

3. Softwarové a datové inženýrství

Garantující pracoviště: Katedra softwarového inženýrství
Oborový garant: Doc. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.

Zaměření:

– softwarové inženýrství

– vývoj software

– webové inženýrství

– databázové systémy

– analýza a zpracování rozsáhlých dat

Absolvent má hluboké softwarově a datově inženýrské znalosti v rámci zvoleného zaměření. Tyto znalosti nesledují pouze aktuální technologické trendy, ale jejich jádro je tvořeno hlubokým teoretickým základem. Absolvováním zaměření Softwarové inženýrství absolvent umí analyzovat požadavky na kvalitu a funkcionalitu softwarových řešení, navrhovat odpovídající architekturu a řídit proces jejich vývoje. Absolvent zaměření Vývoj software je schopen vykonávat roli vedoucího týmu vývojářů se schopnostmi pokročile programovat a má přehled o současných softwarových technologiích. Znalosti oblasti vývoje internetových aplikací intenzivně zpracovávajících data pokrývá zaměření Webové inženýrství. Se zaměřením Databázové systémy je absolvent připraven navrhovat schémata v různých typech databází a na jejich základě pak implementovat a administrovat databázové aplikace. Absolvent zaměření Analýza a zpracování rozsáhlých dat se uplatní jako vědecky orientovaný odborník na dobývání znalostí z dat a jejich interpretaci uživateli; např. jako datový analytik (data scientist).

Povinné předměty

Povinně volitelné předměty

Je požadováno splnění povinně volitelných předmětů z následujícího seznamu v rozsahu alespoň 48 kreditů:

Státní závěrečná zkouška

Ke dvěma povinným okruhům společným pro všechny obory si student vybere tři okruhy podle zvoleného zaměření. Dva z těchto okruhů jsou povinné pro zvolené zaměření, třetí je volitelný. Celkem tedy každý student dostane pět otázek.

Zkušební okruhy

1. Analýza a architektury software (povinný pro zaměření: Softwarové inženýrství)

2. Rozšířené programování (povinný pro zaměření: Softwarové inženýrství, Vývoj software)

3. Softwarové technologie (povinný pro zaměření: Vývoj software)

4. Webové technologie (povinný pro zaměření: Webové inženýrství)

5. Databáze - formální základy a dotazovací jazyky (povinný pro zaměření: Webové inženýrství, Databázové systémy)

6. Databáze - implementace a administrace (povinný pro zaměření: Databázové systémy)

7. Zpracování rozsáhlých a nestrukturovaných dat (povinný pro zaměření: Analýza a zpracování rozsáhlých dat)

8. Data mining (povinný pro zaměření: Analýza a zpracování rozsáhlých dat)

Zkušební požadavky

1. Analýza a architektury software
Procesy vývoje SW a jejich fáze. Podnikové procesy a jejich modelování pomocí BPMN. UML a jeho využití pro analýzu a návrh struktury a chování SW. Návrhové vzory. Testování SW, dopadová a změnová analýza. Plánování SW projektů, odhad nákladů, úrovně řízení projektů. Právní aspekty SW, hlavní zákony důležité pro IT projekty. Typy pohledů na SW architekturu. Modelování a dokumentace SW architektury. Klasifikace atributů kvality SW architektury, jejich popis pomocí scénářů a taktik. Servisně orientované architektury. Algebraické metody, vícedruhové algebry, iniciální modely. Formální základy jazyka UML. OCL jako specifikační jazyk a formální základy dle specifikace. Formální základy RDF a jazyka OWL, deskripční logika.

Doporučené předměty

2. Rozšířené programování
Objektové koncepty moderních jazyků. Koncepty jazyků bez tříd. Generické programování a metaprogramování, generika a šablony, politiky, traits, type inference. Moderní konstrukce programovacích jazyků. Odkazy na objekty a jejich životnost. Pokročilé aspekty imperativních jazyků. Výjimky a bezpečné programování v prostředí s výjimkami. Implementace objektových vlastností, běhová podpora, volací konvence, garbage collection. Vliv moderních konstrukcí na výkonnost kódu. Návrhové vzory a jejich využití. Skriptovací jazyky, prototype-based jazyky. Domain Specific Languages. Funkcionální programování. Principy tvorby kvalitního kódu, doporučené postupy. Refaktorizace. Testování funkčnosti, hledání chyb, monitorování programů.

Doporučené předměty

3. Softwarové technologie
Architektury operačních systémů, správa procesů, správa paměti, komunikace a synchronizace, paralelismus, virtualizace, stránkování. Souborové systémy, přístupová práva a bezpečnost. Přenositelnost a multiplatformnost aplikací. Testování a monitorování funkčnosti a výkonnosti. Architektura webových aplikací, skriptování na straně serveru a klienta, spolupráce s databázovými systémy. Architektura datového serveru, transakce, optimalizace výkonu. Cluster, Grid a Cloud. IaaS, PaaS a SaaS. MapReduce. Vyvažování zátěže, vysoká dostupnost.

Doporučené předměty

4. Webové technologie
Obecný přehled základní webových technologií. Síťové služby pro webové technologie. Webové služby. Architektura klient-server aplikací, skriptování na straně serveru a klienta, webové frameworky. Použití databázových systémů ve webových aplikacích, NoSQL databáze, multimediální databáze. Indexace a prohledávání dokumentů, principy fungování webových vyhledávačů. Linked Data, integrace sémantických dat do webových stránek. Zajištění bezpečnosti informačních systémů v prostředí internetu, autentizace, autorizace, bezpečnostní modely, základy šifrování, ochrana dat.

Doporučené předměty

5. Databáze - formální základy a dotazovací jazyky
Relační kalkuly, relační algebry. Relační úplnost. Bezpečné výrazy, ekvivalence relačních dotazovacích jazyků. Věta o tranzitivním uzávěru relace. Sémantika SQL. Standardy SQL. Objektové rozšíření relačního modelu dat. SQL/XML. Databáze textů – Booleovský a vektorový model. Vyhledávání v textech: Booleovské a vektorové indexy, signatury, uspořádání odpovědí. Dotazování nad XML daty, podobnost XML dat. Datalog. Deduktivní databáze. Rekurze v SQL. Tablo dotazy. Modelování preferencí a dotazování s preferencemi, top-k algoritmy, Fuzzy Datalog, doporučující systémy. Datový model RDF, dotazovací jazyk SPARQL, podobnostní dotazy v multimediálních databázích, metrické indexační metody.

Doporučené předměty

6. Databáze - implementace a administrace
Architektury databázových systému. Modely a vlastnosti transakcí: uzamykací protokoly, časová razítka. Izolace transakcí, alokace prostředků. Distribuované transakce. Zotavení z chyb, žurnály. Distribuce s horizontální fragmentací, implementace NoSQL databází, CAP teorém. Indexace relačních dat. Přístupové metody k prostorovým objektům. Algoritmy implementace relačních operací, agregačních funkcí. Vyhodnocování a optimalizace dotazů. Indexace XML dat. Zpracování dotazů v XML dotazovacích jazycích. Komprese dat: modely textu, kódování, Huffmanovo kódování, aritmetické kódování, LZ algoritmy, komprese bitových map, řídkých matic, Burrows-Wheelerova transformace.

Doporučené předměty

7. Zpracování rozsáhlých a nestrukturovaných dat
Distribuce s horizontální fragmentací, implementace NoSQL databází, CAP teorém. Big Data management - distribuce, škálování, replikace, transakce. MapReduce. Úložiště typu klíč - hodnota. Sloupcová úložiště. Dokumentová úložiště. Modely pro fulltextové dotazování - vektorový, booleovský, pravděpodobnostní model. Komprese dat: modely textu, kódování. Podobnostní dotazy v multimediálních databázích, metrické indexační metody. Techniky vizualizace dat. RDF(S) modely splňování, deskripční a dynamická logika, webovské dotazovací jazyky, model sémantizace webu.

Doporučené předměty

8. Data mining
Základní principy databázových systémů, datových skladů a technologie OLAP. Dobývání znalostí z databází - příprava dat a jejich předzpracování, techniky pro popis konceptů, metody pro dobývání asociativních pravidel, metody pro klasifikaci a predikci dat, metody pro klastrovou analýzu, dobývání znalostí v databázových systémech. Statistické metody pro data mining. Hledání různých typů závislostí. Bayesovská analýza, bayesovské sítě. Pravděpodobnostní modely dokumentografického informačního systému. Metody řízeného učení pro klasifikaci a regresi. Support Vector Machines a kernelové funkce. Evaluace experimentů. Techniky vizualizace dat.

Doporučené předměty