Tematy projektów HDiPA 2015

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Tematy projektów HDiPA 2015"

Transkrypt

1 Tematy projektów HDiPA 2015 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Reguły Projekty zespołowe 2-4 osoby w zespole Zaliczenie projektu produkt projektu (50%) czy spełnia wymagania jakość rozwiązania i otrzymanych wyników terminowość dokumentacja techniczna (40%) zawartość raportu struktura raportu język (czytelność prezentacji) prezentacja końcowa (10%) zawartość struktura sposób prezentacji 2

2 Reguły Realizacja projektu metodyka manager zespół cykliczne prezentacje na każdych zajęciach postęp problemy Projekt oddany później niż 30 czerwca może otrzymać maksymalnie ocenę dobrą 3 1. Analyzing adverse events from the Internet (3 pers.) For Roche Motivation: Roche as a pharmaceutical company is obligated to gather adverse event from its employees, doctors, clinical trials, etc. Adverse event undesired harmful effect resulting from a medication. It's law regulation. So far company is not obligated to gather such data from the Internet, but it might happened in the future, and we want to be prepared. That's why we want to create process that will simulate such gathering. Concept: Gather information about defects of cars of chosen company (VW, Honda etc.). Such defects would mimic somehow adverse event: patient-car, doctor-mechanic, adverse eventcar defect, drug portfolio-different cars from given company. 4

3 1. Analyzing adverse events from the Internet (cd.) Requirements: Collect data from various Internet sources such as: Facebook, Tweeter, various forums, wikis, and possibly other data sources. We want to get know how such data can be accessed, on which conditions, how much would it cost etc. Next step would be unifying this data in some storage. Next step would be text analysis of given data using data mining and find "adverse events-car defects" in those data set. Technologies: Data storage: Cassandra/Hypertable DynamoDB/Azure Table Storage Analytics: data mining, R 5 1. Analyzing adverse events from the Internet (cd.) Kontynuacja projektu ubiegłorocznego Opiekun projektu: Krzysztof Koschany Skład zespołu studenckiego 6

4 2. Odkrywanie źródeł danych w Internecie Dla Roche Opracowanie i zaimplementowanie architektury odkrywania i integrowania źródeł danych na zadany temat w Inernecie Technologie Open Linked Data NoSQL RDF Opiekun projektu: Krzysztof Koschany 7 3. Dokumentacja Tableau Dla Roche Opis problemu: w każdym projekcie proces developmentu raportów składa się m.in. przygotowywania dokumentacji technicznej (dla każdego raportu). Dokumentacja zawiera informacje dot. konstrukcji raportu, połączenia etc. Jest to powtarzalne zadanie więc poszukujemy rozwiązania, które zautomatyzuje ten proces. Ponieważ każdy raport Tableau (.twb) jest zapisywany jako plik xml opisujący strukturę to parsując go można przygotować dokumentację. 8

5 3. Dokumentacja Tableau Wynik: Automatyczne narzędzie do dokumentowania raportów przygotowanych w Tableau + dokumentacja (opis analizy struktury pliku xml, instrukcja obsługi, kod źródłowy) Dodatkowe wymagania: prosta instalacja narzędzia, łatwość dzielenia się z innymi instalacją, Tableau (ew. 8.3) projekt interfejsu i zawartość dokumentacji zostaną zdefiniowane po wstępnej analizie pliku xml Opiekun projektu: Agnieszka Baran-Iwaszko 9 4. Połączenie Tableau i R Dla Roche Opis problemu: R staje się coraz bardziej popularnym narzędziem do analizy danych. W Tableau zaimplementowane zostały funkcje R narzędzia raportowe jednocześnie Tableau jest wykorzystywane jako narzędzie do wizualizacji Wynik: analiza, dokumentacja i demo przedstawiające zagadnienia: jak wygląda połączenie Tableau + serwera R jak można wykorzystać funkcje R wbudowane w Tableau jak można przygotować narzędzie do analizy danych przyjazne dla użytkownika biznesowego Opiekun projektu : Agnieszka Baran-Iwaszko 10

6 5. Porównanie baz column-family Dla Pearson/IOKI Źródło danych: posty Faebook'a Zaprojektowanie struktury bazy danych Utworzenie struktur fizycznych Zaprojektowanie benchmarku zasilanie odczyt zmienny % odczytów do zapisów Ocena efektywności rozwiązań Technologie: Cassandra i HBase Opiekun projektu: Sławomir Grzmiel Storm i Kafka Dla Pearson/IOKI Ocena funkcjonalności i wydajności Storm i Kafka w architekturze ETL Zainstalowanie i skonfigurowanie środowiska Opracowanie benchmarku Wykonanie testów Analiza wyników Opiekun projektu: Sławomir Grzmiel 12

7 7. Generator danych testowych Dla IBM Zaprojektowanie i zaimplementowanie programu do generowania danych testowych. Mając do dyspozycji zapytanie SQL i/lub plan wykonania danego zapytania oraz statystyki dla poszczególnych tabel uczestniczących w zapytaniu (mierzone jako: wartość minimalna, maksymalna, ilość unikalnych wartości oraz dyspersja) program powinien generować dane spełniające warunki zapytania. Należy tutaj wziąć pod uwagę restrykcje oraz warunki łączenia. Uwaga: celem nie jest generowanie losowych danych dla wszystkich tabel, lecz takich, które pozwolą przetestować różne warianty zapytania pod względem wydajności oraz poprawności zwracanego wyniku. Opiekun projektu: Michał Baranowski, Robert Wrembel Regresja liniowa w Netezza Dla IBM Implementacja rozproszonego algorytmu regresji liniowej na Netezza Performance Server Założenia dane wejściowe dla wyznaczania współczynników znajdują się w tabeli, jako parametr wejściowy podajemy nazwę kolumny algorytm zwraca tabelę zawierającą wartości współczynników Opiekun projektu: Michał Baranowski, Robert Wrembel 14

8 9. Integracja map z Cognos Dla IBM Cel: stworzenie aplikacji umożliwiającej graficzną prezentację raportów wygenerowanych w Cognos Zadania szczegółowe: rozszerzenie istniejącego schematu bazy o dane adresowe (schemat dostarcza IBM) wygenerowanie danych dla modelu (dane adresowe: nazwy państw, miast, ulic muszą być rzeczywiste) rozszerzenie modelu Cognos o dane adresowe (model dla Congos dostarcza IBM) dodanie raportów wykorzystujących dane adresowe integracja z Google Maps (poprzez API), wykorzystanie graficznej prezentacji map w raportach Integracja map z Cognos Baza testowa powinna zawierać ok rekordów Baza będzie zawierać ponad rekordów Implementacja i testy na symulatorze Netezza Performance Server Opiekun projektu: Michał Baranowski, Robert Wrembel 16

Tematy projektów Edycja 2014

Tematy projektów Edycja 2014 Tematy projektów Edycja 2014 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Reguły Projekty zespołowe max. 4

Bardziej szczegółowo

Tematy projektów Edycja 2017

Tematy projektów Edycja 2017 Tematy projektów Edycja 2017 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Reguły Projekty zespołowe max. 3

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt

Hurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt Hurtownie danych i przetwarzanie analityczne - projekt Warunki zaliczenia projektu: 1. Za projekt można zdobyć maksymalnie 40 punktów. 2. Projekt należy regularnie konsultować z jego koordynatorem. 3.

Bardziej szczegółowo

Tematy projektów Edycja 2019

Tematy projektów Edycja 2019 Tematy projektów Edycja 2019 Robert Wrembel Poznan University of Technology Institute of Computing Science Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Temat 1 Implementacja modelu predykcji

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi narzędzia API

Instrukcja obsługi narzędzia API Instrukcja obsługi narzędzia API 2012 1. Podstawowe informacje Aby umożliwić maksymalną integrację systemów i stron partnerów z naszym systemem, stworzyliśmy specjalne API, które umożliwia generowanie

Bardziej szczegółowo

PROJEKT Z BAZ DANYCH

PROJEKT Z BAZ DANYCH POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PROJEKT Z BAZ DANYCH System bazodanowy wspomagający obsługę sklepu internetowego AUTOR: Adam Kowalski PROWADZĄCY ZAJĘCIA: Dr inż. Robert Wójcik, W4/K-9 Indeks:

Bardziej szczegółowo

Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało (hasło: BIG)

Organizacyjnie. Prowadzący: dr Mariusz Rafało   (hasło: BIG) Big Data Organizacyjnie Prowadzący: dr Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl http://mariuszrafalo.pl (hasło: BIG) Automatyzacja Automatyzacja przetwarzania: Apache NiFi Źródło: nifi.apache.org 4 Automatyzacja

Bardziej szczegółowo

SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie

SZKOLENIA SAS. ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie SZKOLENIA SAS ONKO.SYS Kompleksowa infrastruktura inforamtyczna dla badań nad nowotworami CENTRUM ONKOLOGII INSTYTUT im. Marii Skłodowskiej Curie DANIEL KUBIK ŁUKASZ LESZEWSKI ROLE ROLE UŻYTKOWNIKÓW MODUŁU

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24

Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Agenda Serp24 NoSQL Integracja z CMS Drupal Przetwarzanie danych Podsumowanie Serp24 Darmowe narzędzie Ułatwia planowanie

Bardziej szczegółowo

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management

Bardziej szczegółowo

Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service

Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service Portale raportowe, a narzędzia raportowe typu self- service Bartłomiej Graczyk Kierownik Projektów / Architekt rozwiązań Business Intelligence E mail: bartek@graczyk.info.pl Site: www.graczyk.info.pl Agenda

Bardziej szczegółowo

Szkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków

Szkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków Szkolenie: Jak mieć więcej czasu na wyciąganie wniosków 14 listopada 2018 r 8:45-12:45 Warszawa https://alterdata.evenea.pl "Dzisiaj praca analityka składa się w 15% z analizowania. Cała reszta czynności

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało

Wprowadzenie do Hurtowni Danych. Mariusz Rafało Wprowadzenie do Hurtowni Danych Mariusz Rafało mrafalo@sgh.waw.pl WARSTWA PREZENTACJI HURTOWNI DANYCH Wykorzystanie hurtowni danych - aspekty Analityczne zbiory danych (ADS) Zbiór danych tematycznych (Data

Bardziej szczegółowo

Projekt przejściowy 2015/2016 BARTOSZ JABŁOŃSKI, TOMASZ JANICZEK

Projekt przejściowy 2015/2016 BARTOSZ JABŁOŃSKI, TOMASZ JANICZEK Projekt przejściowy 2015/2016 BARTOSZ JABŁOŃSKI, TOMASZ JANICZEK Kto? dr inż. Tomasz Janiczek tomasz.janiczek@pwr.edu.pl s. P1.2, C-16 dr inż. Bartosz Jabłoński bartosz.jablonski@pwr.edu.pl s. P0.2, C-16

Bardziej szczegółowo

FORMULARZ OFERTOWY. Termin dostarczenia dokumentu 1

FORMULARZ OFERTOWY. Termin dostarczenia dokumentu 1 strona 1 Zał. 1 do zapytania ofertowego FORMULARZ OFERTOWY Opteam S.A. o/lublin ul. Budowlana 30 20-469 Lublin W związku z realizacją projektu pod nazwą,,opracowanie nowoczesnego i zaawansowanego systemu

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych inżynierskich

Tematy prac dyplomowych inżynierskich inżynierskich Oferujemy możliwość realizowania poniższych tematów w ramach projektu realizowanego ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Najlepszym umożliwimy realizację pracy dyplomowej w połączeniu

Bardziej szczegółowo

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017 Szkolenia SAS Spis treści NARZĘDZIA SAS FOUNDATION 2 ZAAWANSOWANA ANALITYKA 2 PROGNOZOWANIE I EKONOMETRIA 3 ANALIZA TREŚCI 3 OPTYMALIZACJA I SYMULACJA 3 3 ROZWIĄZANIA DLA HADOOP 3 HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS

Bardziej szczegółowo

Wdrożenie technologii procesowej IBM BPM w EFL

Wdrożenie technologii procesowej IBM BPM w EFL Wdrożenie technologii procesowej IBM BPM w EFL Marcin Naliwajko Z-ca dyrektora Departamentu Technologii Dominik Lisowski Starszy Architekt Systemów IT Grupy EFL WebSphere Message Broker 2008 r. Wdrożenie

Bardziej szczegółowo

Zarządzaj projektami efektywnie i na wysokim poziomie. Enovatio Projects SYSTEM ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI

Zarządzaj projektami efektywnie i na wysokim poziomie. Enovatio Projects SYSTEM ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI Sprawne zarządzanie projektami Tworzenie planów projektów Zwiększenie efektywności współpracy Kontrolowanie i zarządzanie zasobami jak również pracownikami Generowanie raportów Zarządzaj projektami efektywnie

Bardziej szczegółowo

Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1: = City map (Polish Edition)

Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1: = City map (Polish Edition) Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1:15 000 = City map (Polish Edition) Click here if your download doesn"t start automatically Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1:15 000 = City map (Polish Edition) Zakopane,

Bardziej szczegółowo

Tworzenie aplikacji bazodanowych

Tworzenie aplikacji bazodanowych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Studia stacjonarne Tworzenie aplikacji bazodanowych Prowadzący: pokój: E-mail: WWW: Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko 206 (Małgorzata Krętowska), 207 (Agnieszka

Bardziej szczegółowo

Referat pracy dyplomowej

Referat pracy dyplomowej Temat pracy : Projekt i realizacja aplikacji do tworzenia i wizualizacji drzewa genealogicznego Autor: Martyna Szymkowiak Promotor: dr inż. Romana Simińskiego Kategorie: gry, użytkowe Słowa kluczowe: The

Bardziej szczegółowo

REFERAT PRACY DYPLOMOWEJ

REFERAT PRACY DYPLOMOWEJ REFERAT PRACY DYPLOMOWEJ Temat pracy: Projekt i implementacja środowiska do automatyzacji przeprowadzania testów aplikacji internetowych w oparciu o metodykę Behavior Driven Development. Autor: Stepowany

Bardziej szczegółowo

COMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2

COMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2 COMARCH DATA WAREHOUSE MANAGER 6.2 WSTĘP DO ZAGADNIENIA HURTOWNI DANYCH Gromadzenie danych biznesowych z systemów rozproszonych, oraz doprowadzenie do ich uwspólnienia, w celu przeprowadzenia analiz oraz

Bardziej szczegółowo

16:30-20:00 (4x45min) Wykład: Architektury i technologie integracji danych (Robert Wrembel) Sala 13

16:30-20:00 (4x45min) Wykład: Architektury i technologie integracji danych (Robert Wrembel) Sala 13 I semestr ZJAZD 1 10.10.2014 16:00-16:30 Spotkanie organizacyjne 16:30-20:00 (4x45min) Wykład: Architektury i technologie integracji danych (Robert Wrembel) Sala 13 11.10.2014 9:00-12:15 (4x45min) Wykład:

Bardziej szczegółowo

Międzyplatformowy interfejs systemu FOLANessus wykonany przy użyciu biblioteki Qt4

Międzyplatformowy interfejs systemu FOLANessus wykonany przy użyciu biblioteki Qt4 Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Wydział Matematyki i Informatyki Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Agnieszka Holka Nr albumu: 187396 Praca magisterska na kierunku Informatyka

Bardziej szczegółowo

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych

dr inż. Olga Siedlecka-Lamch 14 listopada 2011 roku Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Eksploracja danych - Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska 14 listopada 2011 roku 1 - - 2 3 4 5 - The purpose of computing is insight, not numbers Richard Hamming Motywacja - Mamy informację,

Bardziej szczegółowo

SNP Business Partner Data Checker. Prezentacja produktu

SNP Business Partner Data Checker. Prezentacja produktu SNP Business Partner Data Checker Prezentacja produktu Istota rozwiązania SNP Business Partner Data Checker Celem produktu SNP Business Partner Data Checker jest umożliwienie sprawdzania nazwy oraz danych

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Metody tworzenia systemów informatycznych w tym, także rozbudowanych baz danych są komputerowo wspomagane przez narzędzia CASE (ang. Computer Aided Software

Bardziej szczegółowo

IO - Plan testów. M.Jałmużna T.Jurkiewicz P.Kasprzyk M.Robak. 5 czerwca 2006

IO - Plan testów. M.Jałmużna T.Jurkiewicz P.Kasprzyk M.Robak. 5 czerwca 2006 IO - Plan testów M.Jałmużna T.Jurkiewicz P.Kasprzyk M.Robak 5 czerwca 2006 1 SPIS TREŚCI 2 Spis treści 1 Historia zmian 3 2 Zakres testów 3 2.1 Integration testing - Testy spójnosci.............. 3 2.2

Bardziej szczegółowo

XIII International PhD Workshop OWD 2011, October 2011 METODA REEINGINEERINGU ORGANIZACJI Z WYKORZYSTANIEM SYMULATORA PROCESÓW BIZNESOWYCH

XIII International PhD Workshop OWD 2011, October 2011 METODA REEINGINEERINGU ORGANIZACJI Z WYKORZYSTANIEM SYMULATORA PROCESÓW BIZNESOWYCH XIII International PhD Workshop OWD 2011, 22 25 October 2011 METODA REEINGINEERINGU ORGANIZACJI Z WYKORZYSTANIEM SYMULATORA PROCESÓW BIZNESOWYCH METHOD OF REEINGINEERING ORGANIZATION USING BUSINESS PROCESS

Bardziej szczegółowo

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS. Krok po kroku

Monitoring procesów z wykorzystaniem systemu ADONIS. Krok po kroku z wykorzystaniem systemu ADONIS Krok po kroku BOC Information Technologies Consulting Sp. z o.o. e-mail: boc@boc-pl.com Tel.: (+48 22) 628 00 15, 696 69 26 Fax: (+48 22) 621 66 88 BOC Management Office

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Biznesowe słowniki pojęć biznesowych odwzorowania pojęć

Bardziej szczegółowo

firmy produkty intranet handel B2B projekty raporty notatki

firmy produkty intranet handel B2B projekty raporty notatki firmy mail intranet produkty DOKUMENTY handel raporty B2B projekty notatki serwis zadania Dlaczego warto wybrać Pakiet ITCube? Najczęściej wybierany polski CRM Pakiet ITCube jest wykorzystywany przez ponad

Bardziej szczegółowo

Projekt przejściowy 2016/2017 BARTOSZ JABŁOŃSKI

Projekt przejściowy 2016/2017 BARTOSZ JABŁOŃSKI Projekt przejściowy 2016/2017 BARTOSZ JABŁOŃSKI Kto, co, jak i kiedy Kto? dr inż. Bartosz Jabłoński bartosz.jablonski@pwr.edu.pl s. P0.2, C-16 http://jablonski.wroclaw.pl O co chodzi? Celem przedmiotu

Bardziej szczegółowo

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Języki programowania Nazwa w języku angielskim Programming languages Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Informatyka - INF Specjalność (jeśli dotyczy):

Bardziej szczegółowo

CouchDB. Michał Nowikowski

CouchDB. Michał Nowikowski CouchDB Michał Nowikowski Agenda Wprowadzenie do CouchDB Mój przypadek Wyniki i wnioski Dokumenty CouchDB Format JSON Pary nazwa wartość Możliwe tablice i struktury Załączniki Brak limitów na liczbę i

Bardziej szczegółowo

Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS

Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania (SSRS, Performance Point Service, Excel Services, Visio Services) w Microsoft Project 2010 Bartłomiej Graczyk 2012-11-05 Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Załącznik nr 2 do Zapytania Ofertowego nr 07/04/IT/2016 Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Utrzymanie i rozwój systemów GREX, SPIN, TK, AMOC, Obsługa Rewidentów 1 SPIS TREŚCI Wprowadzenie... 3 1. Specyfikacja

Bardziej szczegółowo

HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT

HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT HP Service Anywhere Uproszczenie zarządzania usługami IT Robert Nowak Architekt rozwiązań HP Software Dlaczego Software as a Service? Najważniejsze powody za SaaS UZUPEŁNIENIE IT 2 Brak zasobów IT Ograniczone

Bardziej szczegółowo

Nowe technologie baz danych

Nowe technologie baz danych Nowe technologie baz danych Partycjonowanie Partycjonowanie jest fizycznym podziałem danych pomiędzy różne pliki bazy danych Partycjonować można tabele i indeksy bazy danych Użytkownik bazy danych nie

Bardziej szczegółowo

Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates

Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates Tworzenie raportów XML Publisher przy użyciu Data Templates Wykorzystanie Szablonów Danych (ang. Data templates) jest to jedna z metod tworzenia raportów w technologii XML Publisher bez użycia narzędzia

Bardziej szczegółowo

SNP SNP Business Partner Data Checker. Prezentacja produktu

SNP SNP Business Partner Data Checker. Prezentacja produktu SNP SNP Business Partner Data Checker Prezentacja produktu Istota rozwiązania SNP SNP Business Partner Data Checker Celem produktu SNP SNP Business Partner Data Checker jest umożliwienie sprawdzania nazwy

Bardziej szczegółowo

Serwery. Autorzy: Karol Czosnowski Mateusz Kaźmierczak

Serwery. Autorzy: Karol Czosnowski Mateusz Kaźmierczak Serwery Autorzy: Karol Czosnowski Mateusz Kaźmierczak Czym jest XMPP? XMPP (Extensible Messaging and Presence Protocol), zbiór otwartych technologii do komunikacji, czatu wieloosobowego, rozmów wideo i

Bardziej szczegółowo

System Wspomagający Ośrodki Szkolenia w Piłce Ręcznej. Spała, Polska Listopad 2015

System Wspomagający Ośrodki Szkolenia w Piłce Ręcznej. Spała, Polska Listopad 2015 System Wspomagający Ośrodki Szkolenia w Piłce Ręcznej Spała, Polska Listopad 2015 O Matic Doświadczenie w realizacji projektów społecznych Cele Funkcjonalność rozwiązania będzie rozbudowywana sukcesywanie

Bardziej szczegółowo

Mamy najlepsze ceny na rynku!

Mamy najlepsze ceny na rynku! M U LT I M E D I A C R E AT I O N H O U S E Jesteśmy zespołem programistów oraz grafików. Animacje i prezentacje multimedialne. Aplikacje mobilne i internetowe. Od 0 lat pracujemy dla najbardziej wymagających

Bardziej szczegółowo

Tworzenie wersji demonstracyjnych enova365 na potrzeby prezentacji u Klienta

Tworzenie wersji demonstracyjnych enova365 na potrzeby prezentacji u Klienta Tworzenie wersji demonstracyjnych enova365 na potrzeby prezentacji u Klienta str. 1 Spis treści 1. Instalacja wersji demonstracyjnej enova365 standard... 3 2. Zakładanie dodatkowej bazy demonstracyjnej...

Bardziej szczegółowo

Pojęcie systemu baz danych

Pojęcie systemu baz danych Pojęcie systemu baz danych System baz danych- skomputeryzowany system przechowywania danych/informacji zorganizowanych w pliki. Składa się z zasadniczych elementów: 1) Danych 2) Sprzętu 3) Programów 4)

Bardziej szczegółowo

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych

Część I Tworzenie baz danych SQL Server na potrzeby przechowywania danych Spis treści Wprowadzenie... ix Organizacja ksiąŝki... ix Od czego zacząć?... x Konwencje przyjęte w ksiąŝce... x Wymagania systemowe... xi Przykłady kodu... xii Konfiguracja SQL Server 2005 Express Edition...

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych wykład 5

Hurtownie danych wykład 5 Hurtownie danych wykład 5 dr Sebastian Zając SGH Warszawa 7 lutego 2017 1 Współbieżność i integracja Niezgodność impedancji 2 bazy danych Współbieżność i integracja Niezgodność impedancji Bazy relacyjne

Bardziej szczegółowo

Automatyczne generowanie testów z modeli. Bogdan Bereza Automatyczne generowanie testów z modeli

Automatyczne generowanie testów z modeli. Bogdan Bereza Automatyczne generowanie testów z modeli Automatyczne generowanie testów z modeli Numer: 1 (33) Rozkmina: Projektowanie testów na podstawie modeli (potem można je wykonywać ręcznie, lub automatycznie zwykle chce się automatycznie) A ja mówię

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis przedmiotu umowy. 1. Środowisko SharePoint UWMD (wewnętrzne) składa się z następujących grup serwerów:

Szczegółowy opis przedmiotu umowy. 1. Środowisko SharePoint UWMD (wewnętrzne) składa się z następujących grup serwerów: Rozdział I Szczegółowy opis przedmiotu umowy Załącznik nr 1 do Umowy Architektura środowisk SharePoint UMWD 1. Środowisko SharePoint UWMD (wewnętrzne) składa się z następujących grup serwerów: a) Środowisko

Bardziej szczegółowo

EXSO-CORE - specyfikacja

EXSO-CORE - specyfikacja EXSO-CORE - specyfikacja System bazowy dla aplikacji EXSO. Elementy tego systemu występują we wszystkich programach EXSO. Może on ponadto stanowić podstawę do opracowania nowych, dedykowanych systemów.

Bardziej szczegółowo

Załącznik nr 1 do Zapytania ofertowego: Opis przedmiotu zamówienia

Załącznik nr 1 do Zapytania ofertowego: Opis przedmiotu zamówienia Załącznik nr 1 do Zapytania ofertowego: Opis przedmiotu zamówienia Postępowanie na świadczenie usług badawczo-rozwojowych referencyjny Zamawiającego: ZO CERTA 1/2017 Celem Projektu jest opracowanie wielokryterialnych

Bardziej szczegółowo

Integracja systemów sterowania i sterowanie rozproszone 5 R

Integracja systemów sterowania i sterowanie rozproszone 5 R Integracja systemów sterowania i sterowanie rozproszone 5 R ifix połącznie z serwerami OPC Laboratorium 8. Krzysztof Kołek Plan laboratorium 1. OLE FOR PROCESS CONTROL (OPC)... 2 2. TESTOWY SERWER OPC...

Bardziej szczegółowo

Specjalizacja magisterska Bazy danych

Specjalizacja magisterska Bazy danych Specjalizacja magisterska Bazy danych Strona Katedry http://bd.pjwstk.edu.pl/katedra/ Prezentacja dostępna pod adresem: http://www.bd.pjwstk.edu.pl/bazydanych.pdf Wymagania wstępne Znajomość podstaw języka

Bardziej szczegółowo

Tematy dyplomów inżynierskich 2009 Katedra Inżynierii Oprogramowania

Tematy dyplomów inżynierskich 2009 Katedra Inżynierii Oprogramowania Tematy dyplomów inżynierskich 2009 Katedra Inżynierii Oprogramowania Literatura Projekt i implementacja biblioteki tłumaczącej zapytania w języku SQL oraz OQL na zapytania w języku regułowym. dr hab. inż.

Bardziej szczegółowo

Projektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family

Projektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: HADOOP Projektowanie rozwiązań Big Data z wykorzystaniem Apache Hadoop & Family Dni: 5 Opis: Adresaci szkolenia: Szkolenie jest adresowane do programistów, architektów oraz

Bardziej szczegółowo

XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery

XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery http://xqtav.sourceforge.net XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery dr hab. Jerzy Tyszkiewicz dr Andrzej Kierzek mgr Jacek Sroka Grzegorz Kaczor praca mgr pod

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu

Instalacja SQL Server Express. Logowanie na stronie Microsoftu Instalacja SQL Server Express Logowanie na stronie Microsoftu Wybór wersji do pobrania Pobieranie startuje, przechodzimy do strony z poradami. Wypakowujemy pobrany plik. Otwiera się okno instalacji. Wybieramy

Bardziej szczegółowo

Sposoby analizy i interpretacji statystyk strony WWW.

Sposoby analizy i interpretacji statystyk strony WWW. Sposoby analizy i interpretacji statystyk strony WWW. Jak oceniać sprzedaŝ przez WWW? Grzegorz Skiera, Łukasz PraŜmowski grzegorz.skiera@cyberstudio.pl lukasz.prazmowski@cyberstudio.pl O czym powiemy?

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie testowaniem wspierane narzędziem HP Quality Center

Zarządzanie testowaniem wspierane narzędziem HP Quality Center Zarządzanie testowaniem wspierane narzędziem HP Quality Center studium przypadku Mirek Piotr Szydłowski Ślęzak Warszawa, 17.05.2011 2008.09.25 WWW.CORRSE.COM Firma CORRSE Nasze zainteresowania zawodowe

Bardziej szczegółowo

Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11. Spectral Embedding + Clustering

Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11. Spectral Embedding + Clustering Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11 Spectral Embedding + Clustering MOTIVATING EXAMPLE What can you say from this network? MOTIVATING EXAMPLE How about now? THOUGHT EXPERIMENT For each

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach specjalności: Programowanie aplikacji internetowych Rodzaj zajęć: laboratorium PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE I KARTA PRZEDMIOTU

Bardziej szczegółowo

Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik

Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik Blaski i cienie wyzwalaczy w relacyjnych bazach danych. Mgr inż. Andrzej Ptasznik Technologia Przykłady praktycznych zastosowań wyzwalaczy będą omawiane na bazie systemu MS SQL Server 2005 Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE

HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE BAZY DANYCH HURTOWNIE DANYCH I BUSINESS INTELLIGENCE Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Adrian Horzyk horzyk@agh.edu.pl Google: Horzyk HURTOWNIE DANYCH Hurtownia danych (Data Warehouse) to najczęściej

Bardziej szczegółowo

Hbase, Hive i BigSQL

Hbase, Hive i BigSQL Hbase, Hive i BigSQL str. 1 Agenda 1. NOSQL a HBase 2. Architektura HBase 3. Demo HBase 4. Po co Hive? 5. Apache Hive 6. Demo hive 7. BigSQL 1 HBase Jest to rozproszona trwała posortowana wielowymiarowa

Bardziej szczegółowo

Indeksowanie full text search w chmurze

Indeksowanie full text search w chmurze Prezentacja przygotowana dla: 5. Konferencja MIC w Poznaniu, 16.06.20111 Lucene.NET Indeksowanie full text search w chmurze K2 i Windows Azure dlaczego dla nas to możliwe? 1. Mamy unikalne połącznie kompetencji

Bardziej szczegółowo

Jednolity Plik Kontrolny

Jednolity Plik Kontrolny ZGODNIE Z ROZPORZĄDZENIEM MINISTERSTWA FINANSÓW, JUŻ OD LIPCA 2016 DUŻE PRZEDSIĘBIORSTWA BĘDĄ ZOBLIGOWANE DO PRZEKAZYWANIA SZCZEGÓŁOWYCH DANYCH PODATKOWYCH DOTYCZĄCYCH PROWADZONEJ DZIAŁALNOŚCI. INFORMACJE

Bardziej szczegółowo

Generowanie raportów

Generowanie raportów 1 Generowanie raportów 1. Wprowadzenie przykładowy problem, podstawowe własności narzędzi raportujących. 2. JasperReports struktura raportu, parametry, zmienne i pola, generowanie raportu (API). 3. ireport

Bardziej szczegółowo

Od papierowych procedur do automatycznych procesów biznesowych w urzędzie dobre praktyki Michał Prusaczyk

Od papierowych procedur do automatycznych procesów biznesowych w urzędzie dobre praktyki Michał Prusaczyk Od papierowych procedur do automatycznych procesów biznesowych w urzędzie dobre praktyki Michał Prusaczyk O mnie Prelegent Michał Prusaczyk Senior Associate Consultant Podsumowanie Michał w ciągu ostatnich

Bardziej szczegółowo

Informatyka I. Standard JDBC Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java

Informatyka I. Standard JDBC Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java Informatyka I Standard JDBC Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017 Standard JDBC Java DataBase Connectivity uniwersalny

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Hurtowni Danych

Wprowadzenie do Hurtowni Danych Wprowadzenie do Hurtowni Danych BIG DATA Definicja Big Data Big Data definiowane jest jako składowanie zbiorów danych o tak dużej złożoności i ilości danych, że jest to niemożliwe przy zastosowaniu podejścia

Bardziej szczegółowo

Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk

Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania Microsoft Project 2010 /Project Server 2010 Sesja 5 PowerPivot & PowerView Bartłomiej Graczyk 2012-11-05 Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS Architekt rozwiązań

Bardziej szczegółowo

QualitySpy moduł reports

QualitySpy moduł reports QualitySpy moduł reports Testy akceptacyjne dla przypadku użycia: Pobranie metryk produktu w wybranym formacie dla wybranch wersji przez interfejs REST Nazwa pliku: /QualitySpy/modules/qualityspyreports/src/test/java/pl/wroc/pwr/qualityspy/reports

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych

Bazy danych. Plan wykładu. Rozproszona baza danych. Fragmetaryzacja. Cechy bazy rozproszonej. Replikacje (zalety) Wykład 15: Rozproszone bazy danych Plan wykładu Bazy danych Cechy rozproszonej bazy danych Implementacja rozproszonej bazy Wykład 15: Rozproszone bazy danych Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy danych (studia

Bardziej szczegółowo

Mariusz Dzieciątko. E-mail: splmdz@spl.sas.com. Krótko o sobie / Personal Overview/

Mariusz Dzieciątko. E-mail: splmdz@spl.sas.com. Krótko o sobie / Personal Overview/ Mariusz Dzieciątko Krótko o sobie / Personal Overview/ Mariusz pracuje jako Business Solution Manager, Technology & Big Data Competency Center w SAS Institute Polska. Pracę w tej firmie rozpoczął w maju

Bardziej szczegółowo

Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner. Paweł Plewka, SAS

Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner. Paweł Plewka, SAS Modelowanie Data Mining na wielką skalę z SAS Factory Miner Paweł Plewka, SAS Wstęp SAS Factory Miner Nowe narzędzie do data mining - dostępne od połowy 2015 r. Aktualna wersja - 14.1 Interfejs webowy

Bardziej szczegółowo

HARMONOGRAM: DZIEŃ GODZINA MIEJSCE PROWADZĄCY TEMAT OPIS

HARMONOGRAM: DZIEŃ GODZINA MIEJSCE PROWADZĄCY TEMAT OPIS WARSZTATY Grupa warsztatowa nr 1 System bilingowy operator telekomunikacyjny od środka Uczestnikom warsztatów zostanie przedstawiona specyfika działalności operatora telekomunikacyjnego ze szczególnym

Bardziej szczegółowo

Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości. 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak

Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości. 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak Praktyczne aspekty pozyskiwania wiedzy z danych z perspektywy matematyka w bankowości 2014-01-23 (VI zajęcia) Jakub Jurdziak CEL ZAJĘĆ: Prezentacja nowoczesnego banku uniwersalnego jako organizacji opartej

Bardziej szczegółowo

XII International PhD Workshop OWD 2010, 23 26 October 2010. Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych

XII International PhD Workshop OWD 2010, 23 26 October 2010. Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych XII International PhD Workshop OWD 2010, 23 26 October 2010 Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych Methodology of Acquiring and Analyzing Results of Simulation

Bardziej szczegółowo

Grzegorz Ruciński. Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki 2011. Promotor dr inż. Paweł Figat

Grzegorz Ruciński. Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki 2011. Promotor dr inż. Paweł Figat Grzegorz Ruciński Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki 2011 Promotor dr inż. Paweł Figat Cel i hipoteza pracy Wprowadzenie do tematu Przedstawienie porównywanych rozwiązań Przedstawienie zalet i wad porównywanych

Bardziej szczegółowo

Wymagania na podstawie Podstawy programowej kształcenia ogólnego dla szkoły podstawowej język obcy oraz polecanego podręcznika New Exam Challanges 4 *, wyd. Pearson Cele z podstawy programowej: rozumienie

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do metodologii modelowania systemów informacyjnych. Strategia (1) Strategia (2) Etapy Ŝycia systemu informacyjnego

Wprowadzenie do metodologii modelowania systemów informacyjnych. Strategia (1) Strategia (2) Etapy Ŝycia systemu informacyjnego Etapy Ŝycia systemu informacyjnego Wprowadzenie do metodologii modelowania systemów informacyjnych 1. Strategia 2. Analiza 3. Projektowanie 4. Implementowanie, testowanie i dokumentowanie 5. WdroŜenie

Bardziej szczegółowo

EXR - EASY XBRL REPORTING

EXR - EASY XBRL REPORTING 1 - EASY XBRL REPORTING Program do tworzenia sprawozdań finansowych START prezentacji 2 O programie System (Easy XBRL Reporting) zaprojektowany został aby usprawnić procesy szeroko rozumianej sprawozdawczości

Bardziej szczegółowo

Parametry wydajnościowe systemów internetowych. Tomasz Rak, KIA

Parametry wydajnościowe systemów internetowych. Tomasz Rak, KIA Parametry wydajnościowe systemów internetowych Tomasz Rak, KIA 1 Agenda ISIROSO System internetowy (rodzaje badań, konstrukcja) Parametry wydajnościowe Testy środowiska eksperymentalnego Podsumowanie i

Bardziej szczegółowo

Automatyka i Robotyka ROK III TEMAT: TWORZENIE I ZARZĄDZANIE INTERNETOWĄ BAZĄ DANYCH

Automatyka i Robotyka ROK III TEMAT: TWORZENIE I ZARZĄDZANIE INTERNETOWĄ BAZĄ DANYCH Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Jakub Topolski Automatyka i Robotyka ROK III GR 22/I Ćwiczenie 4 SIECI KOMPUTEROWE I BAZY DANYCH TEMAT: TWORZENIE I ZARZĄDZANIE INTERNETOWĄ BAZĄ DANYCH 1. Cel

Bardziej szczegółowo

NAUKOWA I AKADEMICKA SIEĆ KOMPUTEROWA Jak usprawnić pracę w zespole IT? Wykorzystanie narzędzi do pracy grupowej na przykładzie zespołu Polska.pl Agnieszka Kukałowicz-Kolaszyńska, Starszy Specjalista IT

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH Modeling and analysis of computer systems Kierunek: Informatyka Forma studiów: Stacjonarne Rodzaj przedmiotu: Poziom kwalifikacji: obowiązkowy

Bardziej szczegółowo

Tester oprogramowania 2014/15 Tematy prac dyplomowych

Tester oprogramowania 2014/15 Tematy prac dyplomowych Tester oprogramowania 2014/15 Tematy prac dyplomowych 1. Projekt i wykonanie automatycznych testów funkcjonalnych wg filozofii BDD za pomocą dowolnego narzędzia Jak w praktyce stosować Behaviour Driven

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do Doctrine ORM

Wprowadzenie do Doctrine ORM Wprowadzenie do Doctrine ORM Przygotowanie środowiska Do wykonania ćwiczenia konieczne będzie zainstalowanie narzędzia Composer i odpowiednie skonfigurowanie Netbeans (Tools->Options->Framework & Tools->Composer,

Bardziej szczegółowo

Automatyzacja testowania oprogramowania. Automatyzacja testowania oprogramowania 1/36

Automatyzacja testowania oprogramowania. Automatyzacja testowania oprogramowania 1/36 Automatyzacja testowania oprogramowania Automatyzacja testowania oprogramowania 1/36 Automatyzacja testowania oprogramowania 2/36 Potrzeba szybkich rozwiązań Testowanie oprogramowania powinno być: efektywne

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja poleceń SQL

Optymalizacja poleceń SQL Optymalizacja poleceń SQL Przetwarzanie polecenia SQL użytkownik polecenie PARSER słownik REGUŁOWY RBO plan zapytania RODZAJ OPTYMALIZATORA? GENERATOR KROTEK plan wykonania statystyki KOSZTOWY CBO plan

Bardziej szczegółowo

Katedra Inżynierii Oprogramowania Tematy prac dyplomowych inżynierskich STUDIA NIESTACJONARNE (ZAOCZNE)

Katedra Inżynierii Oprogramowania Tematy prac dyplomowych inżynierskich STUDIA NIESTACJONARNE (ZAOCZNE) Katedra Inżynierii Oprogramowania Tematy prac dyplomowych inżynierskich STUDIA NIESTACJONARNE (ZAOCZNE) Temat projektu/pracy dr inż. Wojciech Waloszek Grupowy system wymiany wiadomości. Zaprojektowanie

Bardziej szczegółowo

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science Proposal of thesis topic for mgr in (MSE) programme 1 Topic: Monte Carlo Method used for a prognosis of a selected technological process 2 Supervisor: Dr in Małgorzata Langer 3 Auxiliary supervisor: 4

Bardziej szczegółowo

Zapytanie ofertowe nr 3/B/2013

Zapytanie ofertowe nr 3/B/2013 Bit2Money sp. z o.o. Warszawa, 25.10.2013 ul. Grójecka 99/78 02-101 Warszawa Robert@qsoft.com.pl Zapytanie ofertowe nr 3/B/2013 I. ZAMAWIAJĄCY Bit2Money sp. z o.o. ul. Grójecka 99/78, 02-101 Warszawa NIP:

Bardziej szczegółowo

Informatyka I. Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java. Standard JDBC.

Informatyka I. Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java. Standard JDBC. Informatyka I Programowanie aplikacji bazodanowych w języku Java. Standard JDBC. dr hab. inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2019 Standard JDBC Java DataBase Connectivity

Bardziej szczegółowo

DOKUMENTACJA BI SOW PFRON. Powykonawcza. dla BI INSIGHT S.A. UL. WŁADYSŁAWA JAGIEŁŁY 4 / U3, WARSZAWA. Strona 1 z 23

DOKUMENTACJA BI SOW PFRON. Powykonawcza. dla BI INSIGHT S.A. UL. WŁADYSŁAWA JAGIEŁŁY 4 / U3, WARSZAWA. Strona 1 z 23 DOKUMENTACJA Powykonawcza BI SOW dla PFRON BI INSIGHT S.A. UL. WŁADYSŁAWA JAGIEŁŁY 4 / U3, 02-495 WARSZAWA Strona 1 z 23 Spis treści 1 METRYKA DOKUMENTU... 4 1.1 Podstawowe informacje... 4 1.2 Historia

Bardziej szczegółowo