Tehnologija upravljanja podatkov
Osnutek odseka
-
Tehnologija upravljanja podatkov (2026-27)
Pri predmetu Tehnologija upravljanja podatkov bomo obdelali nekatere napredne teme s področja podatkovnih baz, ki se tičejo upravljanja s podatki in s tem zagotavljajo kvalitetnejši dostop do informacij, ki se v podatkih skrivajo. Predmet se tesno navezuje na predmete nižjih letnikov, in sicer na Osnove podatkovnih baz oz. Podatkovne baze (SQL, normalizacija, osnove načrtovanja) ter Programiranje 1 in 2 (uporaba orodij, Python, Java). Za nemoteno sodelovanje je torej pričakovano predznanje iz teh dveh predmetov.
Predavanja in vaje
Predavanja (po urniku) se začnejo v tednu od 5. 10. 2026 dalje.
Vaje (po urniku) se začnejo v tednu od 12. 10. 2026 dalje.Govorilne ure
- Matjaž Kukar (predavanja): po dogovoru
- Luka Šajn (vaje): po dogovoru
Obveznosti
Študenti opravljate domače naloge na dva do tri tedne. V novembru si izberete temo za seminarsko nalogo z zagovorom v januarju.
- Iz domačih nalog (DN) morate skupaj doseči vsaj 50% od 100% možnih točk
- Iz seminarske naloge (SEM) v obliki projekta z javno predstavitvijo morate doseči vsaj 50% od 100% možnih točk
- Na koncu semestra (december, januar)
- Obsežnejša in inovativnejša kot domače naloge.
- Obvezna javna predstavitev v okviru predavanj in pravočasna oddaja vseh materialov (predstavitev, poročilo, koda).
- To oboje je pogoj za pristop k izpitu (IZ), kjer morate doseči vsaj 50% od 100% možnih točk.
- Končna ocena se izračuna po naslednji formuli: \( \left\lceil\frac{ \frac{DN}{4}+\frac{SEM}{4}+\frac{IZ}{2} + \textit{sod}} {10}\right\rceil \); sod so morebitne dodatne točke za aktivno sodelovanje (do 10%).
Izpitni red
Pisni izpit obsega teoretične in manj obsežne praktične naloge.
- Tako iz domačih nalog kot iz seminarja morate doseči vsaj 50% točk (pogoj za pristop k pisnemu izpitu).
- Dosežene točke se upoštevajo kot polovica skupne ocene.
- Pisni izpit morate za pozitivno oceno pisati vsaj 50%.
- Na izpitu imate lahko poljubno papirnato literaturo, prosojnice, zapiske, ...
Elektronske naprave (računalniki, tablice, telefoni in ostalo) niso dovoljene. - Ocena sprotnih obveznosti (vaje), ki predstavlja polovico končne ocene, velja le do konca tekočega šolskega leta!
Izpitni roki (pogoj za pristop: najmanj 50% točk tako iz domačih nalog kot iz seminarja)
- rok:
- rok:
- rok:
-
Predavanja: uvod v predmet Tehnologija upravljanja podatkov. Tradicionalne in moderne podatkovne tehnologije. Relacijski in nerelacijski sistemi za upravljanje s podatki.
Vaje: se začnejo naslednji teden (po urniku).
-
Predavanja: sodobne nerelacijske podatkovne baze (nadaljevanje). MongoDB.
Vaje: nameščanje in konfiguracija programske opreme. MongoDB.
-
-
-
na W3schools najdete tutoriale za Python, Python ODBC, MongoDB, SQL/MySQL in še mnogo več
-
-
-
-
-
Predavanja: MongoDB (zaključek). Grafne in vektorske baze. Zaključek poglavja o nerelacijskih bazah. Varnost v podatkovnih bazah.
-
-
-
-
-
-
-
Naloženo 23/10/25, 14:01
-
-
-
-
-
-
Predavanja in vajev tem tednu odpadejo. V vmesnem času obnovite svoje kompetence za SQL in Python in se praktično spoznajte z vektorskimi bazami.
Materiali in tutorial za delo z vektorskimi bazami (ChromaDB) in Pythonom:
- ChromaDB getting started: https://docs.trychroma.com/docs/overview/getting-started
- (opcijsko) Run a ChromaDB server: https://docs.trychroma.com/docs/cli/run
- ChromaDB tutorial: https://www.datacamp.com/tutorial/chromadb-tutorial-step-by-step-guide
- Python/ChromaDB/LLM Tutorial: https://realpython.com/chromadb-vector-database/
Relacijske baze z vektorskimi razširitvami:
- MariaDB: https://mariadb.org/projects/mariadb-vector/, https://mariadb.com/docs/server/reference/sql-structure/vectors/vector-overview
- MySQL: https://dev.mysql.com/doc/refman/9.7/en/vector.html, https://dev.mysql.com/doc/refman/9.7/en/vector-functions.html, https://www.dbvis.com/thetable/a-complete-guide-to-the-new-mysql-9-vector-data-type/
- PostgreSQL in pgVector: https://www.datacamp.com/tutorial/pgvector-tutorial
- SQLite in sqlite-vec: https://alexgarcia.xyz/sqlite-vec/, https://alexgarcia.xyz/sqlite-vec/python.html
- DuckDB in vss: https://duckdb.org/docs/2.0/core_extensions/vss, https://duckdb.org/2024/05/03/vector-similarity-search-vss
- ChromaDB getting started: https://docs.trychroma.com/docs/overview/getting-started