Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Adatvezérelt szoftverfejlesztés labor

    A tantárgy angol neve: Data-Driven Software Development Lab

    Adatlap utolsó módosítása: 2023. március 31.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIAUAC16 6 0/0/2/f 3  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Kovács Tibor,
    4. A tantárgy előadója Albert István, mérnöktanár, Tóth Tibor, tanársegéd, Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék
    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít adatvezérelt rendszerek, adatbázisok, objektumorientált szoftverfejlesztési alapelvek
    6. Előtanulmányi rend
    Ajánlott:
    Kötelező: Adatvezérelt rendszerek (aláírás elegendő)
    Ajánlott: Szoftvertechnikák, Adatbázisok

    7. A tantárgy célkitűzése A tárgy célja az Adatvezérelt rendszerek, tárgy anyagának gyakorlása és elmélyítése önálló feladatmegoldással.
    8. A tantárgy részletes tematikája
    A számítógépes laboratóriumi mérések tematikája:
     
    Microsoft SQL Server programozás (platformfüggő SQL lekérdezések, triggerek, kurzorok alkalmazása, tárolt eljárások készítése)
    MongoDB adatbázis használata (adatelérési módszerek a gyakorlatban, kliensoldali elérés C# nyelven, atomi adatmódosító utasítások, aggregációs pipeline-ok)
    Lekérdezés optimalizálás, indexek használata (indexek használata, táblabejárási módok összehasonlítása, teljesítmény elemzése)
    Entity Framework programozása (adatmodellezés a gyakorlatban, lekérdezések, függvények megadása az Entity Framework segítségével)
    Riport készítés (adatbázis-alapú riport készítés, adatforrások megadása, táblázatos riportok készítése, formázások, csoportosítás, összegzés, diagramok)
    Többrétegű alkalmazások fejlesztése REST alapon (REST kiszolgáló készítése C# nyelven)

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) A laboratóriumi feladatokat otthoni feladatmegoldás keretében kell elkészíteni és elektronikusan beadni. A megoldás szoftver forráskód és/vagy dokumentáció, amelyet a feladat egyértelműen meghatároz. Az otthoni megoldást írásos segédanyag és aszinkron konzultációs lehetőség segíti. A félév során egy személyes jelenlétet igénylő ellenőrző mérést tartunk, amely során az otthoni munkaként beadott feladatokba belekérdezve, módosítást kérve ellenőrizzük az önálló munkát.
    10. Követelmények

    Szorgalmi időszakban:

    A feladatok eredményes teljesítéséhez önálló felkészülés az Adatvezérelt rendszerek c. tárgy megfelelő anyagai, ill. kiadott segédletek alapján.

    A feladatok önálló megoldása és határidőre történő beadása segédlet alapján. Az ily módon elvégzett feladatok során annak bizonyítására, hogy a hallgató a feladatot önmaga végezte el, az oktató meghatározhat olyan követelményeket, amelyet bizonyítják a hallgató önálló munkavégzését. Ilyen lehet például: a munka folyamatának dokumentálása képernyőképekkel; rendszeres Git commit annak bizonyítására, hogy a munka inkrementálisan került kidolgozásra; avagy hasonló módszer.

    Minden feladatot külön jeggyel értékelünk. A félévközi jegy a feladatokra kapott jegyek összege osztva a félévben rendezett mérések számával, ahol a határidőre be nem adott feladat jegye elégtelennek számít.

    Az órarendi keretek között szervezett ellenőrző mérés során az otthonihoz hasonló feladatot kell a hallgatónak számítógéptermi laborban megoldania. 

    11. Pótlási lehetőségek Az otthoni feladatbeadásra több hét áll minden anyag során rendelkezésre. Ezen az időszakon kívül utólagos leadás nem lehetséges.
    12. Konzultációs lehetőségek Igény szerint aszinkron a laborvezetővel.
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    ·         Adatvezérelt rendszerek c. tárgy anyagai, segédletei, jegyzetei.

    ·         A félév során kiadott mérési segédletek.
    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra2
    Félévközi készülés órákra18
    Felkészülés zárthelyire0
    Házi feladat elkészítése60
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása10
    Vizsgafelkészülés0
    Összesen90
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Dr. Dudás Ákos, Dr. Kővári Bence, docens, AUT
    IMSc tematika és módszer A tárgyban 15 IMSc pont szerezhető. Minden labor témakör esetében van egy külön, az IMSc részeként megoldható pluszfeladat, ami az adott mérés tematikájához kapcsolódik, de további önálló munkát igényel.
    IMSc pontozás A témakörökhöz külön IMSc feladatok tartozhatnak. Az IMSc pontok megszerzése a programban nem résztvevő hallgatók számára is biztosított, de az iMsc pont megszerzése csak jelessel értékelt eredmény elérésekor lehetséges.