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. Introduction to Python for Science and Engineering, The aim of this book is to provide science and engineering students a practical introduction to technical programming in Python., David J. Pine, CRC Press, 2019.

Obavezni predmet - Redovni studij - Ekoinženjerstvo