1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	30
Laboratorijske vježbe	30

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

Cilj kolegija:
Upoznati studente s osnovama programiranja, korištenja programskih rješenja te osnovnim konceptima relacijskih i statističkih baza podataka
Izvedbeni program kolegija:
1. Uvod. Načela programiranja. Matlab
2. Matlab
3. Matlab. Rad računala u mrežnom okruženju
4. Programski jezik Phyton u primjeni u inženjerstvu i znanstvenim istraživanjima
5. Programski jezik Phyton u primjeni u inženjerstvu i znanstvenim istraživanjima:Primjena SciPy, Numpy, Matplot biblioteka
6. Uvod u baze podataka. Zadaće sustava za upravljanje relacijskim bazama podataka.
7. Postupak modeliranja podataka. Model entiteti-veze: entiteti, veze, atributi, ključevi.
8. Grafički prikaz modela entiteti:veze. Oblikovanje modela entiteti:veze.
9. Oblikovanje modela entiteti:veze. Relacijski model podataka - entiteti, atributi, domene, null:vrijednosti, ključevi, veze. Relacijska algebra - selekcija, projekcija, spajanje.
10. MS Access
11. MS Access. Funkcijske zavisnosti i ograničenja relacijskog modela.
12. Normalizacija na prvu, drugu i treću normalnu formu. Osnove objektnog modela.
13. Pretvorba modela entiteti:veze u relacijski model. Osnove fizičke organizacije, indeksi, B:stabla.
14. Osnove zaštite baze podataka. Elementi korisničkog sučelja. Distribuiranost podataka i programske opreme.
15. Statističke baze podataka (skladišta podataka): svrha, osnovni pojmovi, višedimenzijska kocka
Opće kompetencije:
Stjecanje temeljnih znanja o programiranju. Stjecanje temeljnih znanja u oblikovanju relacijskih baza podataka Upoznati se mogućnosti pristupa i korištenju baza podataka za znanstvenu i akademsku zajednicu
Posebne kompetencije:
Korištenje programa Matlab i Phyton (SciPy, Numpy i MatPlot). Osnove korištenja MS Access. Samostalno kreiranje baze jednostavnijih podataka.
Obveze studenata u nastavi i načini njihova izvršavanja studenti su obvezni nazočiti predavanjima i laboratorijskim vježbama studenti su obvezni samostalno izraditi i 3 zadataka i refrata na laboratorijskim vježbama. Studenti su obvezni pristupiti provjerama znanja i kolokvijima
Način izvođenja nastave:
predavanja (ex cathedra), laboratorijske vježbe (samostalni praktični rad uz nadzor asistenta i demonstratora), konzultacije prema potrebi
Način provjere znanja i polaganja ispita:
Usmeni kolokviji iz laboratorijskih vježbi. Pismeni izvještaji o zadacima izrađenim na laboratorijskim vježbama 2 pismena kolokvija (60 % na svakom kolokviju). pismeni ispit 60 %. Ukupna ocjena sastoji se od: 65 % ocjene s pismenih kolokvija ili pismenog ispita, 25 % ocjene s laboratorijskih vježbi i 10 % prisutnosti na predavanjima i izrada domaćih zadaća
Način praćenja kvalitete I uspješnosti kolegija: Studentska anketa
Ishodi učenja kolegija:
1. upotrijebiti program Matlab u rješavanju problema (praktičnih zadataka)
2. algoritamski riješiti jednostavnije probleme primjenom programiranja na proceduralan način
3. riješiti jednostavne izračune u Pyhton:u
4. objasniti pojam baze podataka i sustava za upravljanje bazama podataka
4. objasniti oblikovanje relacijske baze podatka
5. primijeniti program MS Access u radu s relacijskom bazom podataka
6. izraditi jednostvnu bazu podataka u MS Acessu
7. prikupiti podatke iz on:line baze podataka
Ishodi učenja na razini programa kojima predmet pridonosi:
1. prikupiti informacije iz razlicitih izvora potrebne za pracenje stanja i zaštitu okoliša te upravljanje vodama, zrakom, tlom, otpadom i energijom
2. modelirati procese koji se odvijaju u okolišu ili u interakciji s okolišem koristeci odgovarajuce racunalne baze podataka i prog
3. prikazati rezultate svoga rada u pismenom i usmenom obliku
4. razviti radnu etiku, osobnu odgovornost i težnju za daljnjim usavršavanjem

1. 1. Ž. Ban, J. Matuško, I. Petrović Primjena programskog sustava MATLAB za rješavanje tehničkih problema, Graphis, Zagreb, 2010.
2. D. Grundler, T. Rolich, A. Hursa. MATLAB i primjena u tekstilnoj tehnologiji : Sveučilište u Zagrebu, Tekstilno-tehnološki fakultet,Zagreb, 2010.
3. MATLAB, The Language of Technical Computing, The MathWorks, Inc., 20022005M. Varga, Baze podataka- Konceptualno, logičko i fizičko modeliranje podataka, Društvo za razvoj informacijske pismenosti (DRIP), Zagreb, 1994
4. C.Allen, S.Chatwin, C.A. Creary, Introduction to Relational Databases and SQL Programming, McGraw-Hill, 2004
5. C.N. Prague, M.R. Irwin., J. Reardon, Microsoft Office Access 2003 Bible, Wiley, 2004
6. H.Garcia-Molina, J.D.Ullman, J.D.Widom, Database Systems: The Complete Book, Prentice-Hall, New Jersey, 2002
7. T.Thai, H.Q.Lam, .NET Framework Essentials, 3rd edition, O Reilly & Associates, Sebastopol, 2003
8. The aim of this book is to provide science and engineering students a practical introduction to technical programming in Python.

Obavezni predmet - Redovni studij - Ekoinženjerstvo