doc. dr. Andrej Dobrovoljc
E-mail: andrej.dobrovoljc@fis.unm.si
Govorilne ure: po dogovoru
Bibliografija: COBISS šifra 34633
Leta 1993 je diplomiral na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, kjer je nadaljeval tudi podiplomski študij. Leta 2002 je magistriral in za magistrsko nalogo prejel Krkino nagrado za raziskovalno delo. Doktoriral je leta 2018 na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Tema disertacije je bila »Proaktivno obvladovanje tveganj v informacijskih sistemih«. Ima bogate izkušnje s številnih projektov v gospodarstvu, povezanih z uvajanjem informacijskih tehnologij in digitalizacijo poslovnih procesov. Ima certifikat Comptia Project+ za področje projektnega vodenja in Microsoft certifikat MCTS. Je prejemnik več nagrad GZDBK za inovacije. Dejaven je v gospodarstvu in na akademskem področju.
—
In 1993, he graduated from the Faculty of Computer and Information Science of the University of Ljubljana, where he also continued his postgraduate studies. In 2002, he obtained his master’s degree and received the Krka prize for research work for his master’s thesis. He received his doctorate in 2018 at the Faculty of Computer and Information Science of the University of Ljubljana. The topic of the dissertation was “Proactive risk management in information systems”. He has extensive experience with numerous projects related to the introduction of information technologies and the digitization of business processes. He has a Comptia Project+ certificate in the field of project management and a Microsoft MCTS certificate. He is the recipient of several GZDBK awards for innovation. He is active in business and academia.
2. letnik
Baze podatkov in modeliranje podatkov
Predmet obravnava podatke in podatkovne vire v organizaciji ter njihovo upravljanje, sisteme za upravljanje z bazami podatkov in njihove značilnosti, modele podatkov, nivoje modeliranja podatkov. Študentje se seznanijo s konceptualnim modelom podatkov (model Entiteta-Razmerje), logičnim modelom podatkov (Relacijski podatkovni model), izičnim modelom podatkov ter podatkovnimi skladišči. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Baze podatkov in modeliranje podatkov
Predmet predstavi uveljavljene pristope k modeliranju podatkov in upravljanja z njimi. Študentje spoznajo modele podatkov in nivoje modeliranja podatkov, upravljanje z bazami podatkov, njihove značilnosti in uporabnost spletnih baz podatkov (npr. spletni iskalniki, uradne statistike, knjižnični viri, arhiv družboslovnih podatkov). Spoznajo osnove relacijske algebre in poizvedovalnega jezika SQL ter postopke za pripravo poizvedb v podatkovnih bazah. Pri predmetu uporabljajo CASE orodja za analizo oz. modeliranje podatkov in načrtovanje relacijskih podatkovnih baz. Pripravijo empirično seminarsko nalogo, na laboratorijskih vajah delajo s CASE orodjem za razvoj relacijskih podatkovnih baz in jezikom SQL. Povezava na učni načrt.
2. letnik
Podatkovna skladišča in podatkovna analitika
Predmet Podatkovna skladišča in podatkovna analitika študentom predstavi arhitekturo podatkovnih skladišč, dokumentiranje in analizo uporabniških zahtev za razvoj podatkovnih skladišč, pripravo sistemskih in funkcijskih specifikacij podatkovnih skladišč in modeliranje podatkovnih skladišč. Študenti spoznajo metode integracije podatkov v podatkovnih skladiščih (filtriranje, čiščenje, poenotenje, meta podatki, ETL), uporabniška orodja za podatkovno analitiko in poslovno inteligenco, zahteve gradnje distribuiranih baz podatkov ter pridobijo znanje za osnovno uporabo Hadoop ogrodja za delo z velikimi podatki (Big Data). Povezava na učni načrt.
2. letnik
Podatkovna skladišča in podatkovna analitika
Cilj predmeta je, da študent spozna in razume pomen podatkov in podatkovnih virov, da je zmožen modelirati podatkovna skladišča na konceptualnem, logičnem in fizičnem nivoju, da pozna in razume pomen modeliranja podatkov za potrebe analiz in odkrivanja zakonitosti v podatkih, da pozna in razume vlogo podatkovnih skladišč kot pomembnega sestavnega dela informacijskih sistemov. Študent se nauči uporabljati tehnike dimenzijskega podatkovnega modeliranja, razume pomen kakovosti podatkov za uspešno realizacijo podatkovnih skladišč in pozna metodološki pristop, ki omogoča dvig kakovosti informacij. Povezava na učni načrt.
