fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babeş-Bolyai	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematică şi Informatică	
1.3 Departamentul	Departamentul de Informatică	
1.4 Domeniul de studii	Informatică	
1.5 Ciclul de studii	Master	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Baze de date (limba românã)	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Capitole avansate de baze de date	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Lect. Dr. Andreea Navroschi-Szasz	
2.3 Titularul activităţilor de seminar		
2.4 Anul de studiu	2	2.5 Semestrul	4	2.6. Tipul de evaluare	E	2.7 Regimul disciplinei	Obl	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	4	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	1 sem + 1 pr	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	48	Din care: 3.5 curs	24	3.6 seminar/laborator	24	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	40	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	25	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	40	
Tutoriat	22	
Examinări 	25	
Alte activităţi: ..................	-	
3.7 Total ore studiu individual	152	
3.8 Total ore pe semestru	200	
3.9 Numărul de credite	8	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•		
4.2 de competenţe	•	Baze de date	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•		
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	Laborator info	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	•	Dobandirea de cunoştinţe despre unele tipuri de baze de date speciale (spatiale, temporale, spatio-temporale).
•	Dobandirea de cunoştinţe despre date private si anonime, precum şi de tehnici de anonimizare.
•	Cunoaşterea şi implementarea de metode de asigurare a disponibilităţii datelor în baze de date.	
Competenţe transversale	•	Capacitatea de a aplica în probleme practice relevante noţiuni din diferite domenii acoperite.	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	Înţelegerea conceptelor de bază ce caracterizează bazele de date spaţiale, temporale, spaţio-temporale.
•	Cunoaşterea noţiunilor legate de anonimitatea datelor.
•	Cunoaşterea aspectelor care pot influenţa performanţa accesului la date din baze de date.
•	Conştientizarea importanţei asigurării disponibilităţii datelor şi cunoaşterea de instrumente de asigurare a disponibilităţii datelor în baze de date pe server-e de date comerciale.	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Capabilitatea de a proiecta şi implementa baze de date spaţiale, temporale, spaţio-temporale.
•	Capabilitatea de a implementa algoritmi de anonimizare a datelor.
•	Capabilitatea de a proiecta şi implementa un maintenance plan al unui server de baze de date.
•	Capabilitatea de a utiliza instrumente de asigurare a disponibilităţii datelor în baze de date pe server-e de date comerciale	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	
1. Introducere baze de date spaţiale, temporale, spaţio-temporale	Descriere, explicaţii, exemple, conversaţie		
2. Baze de date spatiale - modelarea datelor, relatii si operatii spatiale	Descriere, explicaţii, exemple		
3. Interogarea bazelor de date spatiale	Descriere, explicaţii, exemple, conversaţie		
4. Baze de date temporale - modelarea datelor; relatii temporale	Descriere, explicaţii, exemple, demonstraţie		
5. Baze de date spatio-temporale	Descriere, explicaţii, conversaţie		
6. Securitatea si secretul datelor	Descriere, explicaţii, exemple, demonstraţie		
7. Baze de date statistice	Descriere, explicaţii, conversaţie		
8. Anonimitatea datelor. Notiuni si tehnici generale în anonimizarea datelor. Pierderea de informatie vs pierderea secretului datelor. Modelul K-anonymity	Descriere, explicaţii, conversaţie, problematizare		
9. Modelul P-sensitive k-anonymity. Modelul (a,k)-anonymity	Descriere, explicaţii, conversaţie		
10. Modelul Extended p-sensitive k-anonymity, Personalized privacy preservation	Descriere, explicaţii, conversaţie		
11. Maintenance plan (consistenţa datelor şi optimizarea accesului la date)	Descriere, explicaţii, exemple, conversaţie, problematizare		
12. Asigurarea disponibilităţii datelor în baze de date	Descriere, explicaţii, exemple, problematizare, demonstraţie		
Bibliografie

1. R. H. Guting, An Introduction to Spatial Database Systems, VLDB Journal,vol. 3, pp. 357-399 H. Samet, The Design and Analysis of Spatial Data Structures, Addison-Wesley, Reading, MA, 1990 
2. C. S. Jensen, Temporal Database Management, http://www.cs.aau.dk/~csj/Thesis/ 
3. H. Gregersen, C. S. Jensen, Temporal Entity-Relationship Models - a Survey B. Salzberg, V. J. Tsotras, Comparison of Access Methods for Time-Evolving Data, ACM Comput. Surv., 31(2), 158-221, 1999 
4. N. Pelekis, et al - Literature Review of Spatio-Temporal Database Models, The Knowledge Engineering Review Journal, 19(3), 235-274, 2005 
5. Mohamed F. Mokbel, Thanaa M. Ghanem, Walid G. Aref, Spatio-temporal Access Methods, 2003, disponibil la http://citeseer.ist.psu.edu/mokbel03spatiotemporal.html  
6. Samarati P. - Protecting Respondents Identities in Microdata Release, IEEE Transactions on Knowledge and Data Eng., Vol. 13, No. 6, 2001, 1010-1027 
7. Sweeney L. - k-Anonymity: A Model for Protecting Privacy, Intl. Journal on Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-based Systems, Vol. 10, No. 5, 2002, 557 - 570 
8. Sweeney L. - Achieving k-Anonymity Privacy Protection Using Generalization and Suppression, Intl. Journal on Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-based Systems, Vol. 10, No. 5, 2002, 571 - 588 
9. Truta, T.M., Bindu, V. - Privacy Protection: p-Sensitive k-Anonymity Property, Workshop on Privacy Data Management, 22th IEEE Intl. Conf. of Data Eng., 2006 
10. Campan, A., Truta, T.M. - Extended p-Sensitive k-Anonymity for Privacy Protection, Studia Universitatis Babes-Bolyai, Informatica, Vol. LI(2), pp. 19-30, 2006 
	
8.2 Seminar	Metode de predare	Observaţii	
1. Baze de date spaţiale şi temporale.	Descriere, explicaţii, exemple	Seminarul are loc ca activitate de două ore, din două în două săptămâni.	
2. Indecşi spaţiali.	Descriere, explicaţii, exemple, probleme		
3. Baze de date spaţio-temporale. Indecşi.	Descriere, explicaţii, exemple, probleme		
4. Anonimizarea datelor. Algoritmi. (1)	Explicaţii, exemple, probleme		
5. Anonimizarea datelor. Algoritmi. (2)	Explicaţii, exemple, probleme		
6. Discutarea unui model de maintenance plan pentru SQL-Server.	Descriere, explicaţii, exemple		
7. Metode de asigurare a disponibilităţii datelor pentru SQL-Server.	Descriere, explicaţii, exemple		
Bibliografie	

Documentaţie online

8.3 Laborator - proiect	Metode de predare	Observaţii	
1. - 5. Proiect 1: Implementarea unui model de date ST, plus operatii corespunzatoare (spatiale, temporale, spatio-temporale)	Descriere, explicaţii, exemple, conversaţie	Laboratorul (întâlnirile de proiect) are loc ca activitate de două ore, din două în două săptămâni.	
5. - 10. Proiect 2: Implementarea si demonstrarea anonimizarii datelor folosind două metode diferite.	Descriere, explicaţii, exemple, conversaţie		
11. - 12. Proiect 3: Implementarea unui maintenance plan pentru un server de baze de date la alegere.	Descriere, explicaţii, exemple, conversaţie		
Bibliografie	

Documentaţie online.

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•	Cunoştinţele şi deprinderile acumulate pe parcursul acestui curs sunt importante pentru dezvoltarea de aplicaţii care folosesc baze de date spaţio-temporale (precum mobile tracking, meteo, ...), precum şi pentru database developer-i şi administratori.

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	- cunoaşterea noţiunilor, algoritmilor, tehnicilor prezentate la curs, precum şi aplicarea acestora.
- rezolvarea de probleme.	Examen scris	40%	
				
10.5 Seminar/laborator	- conţinut, originalitate, documentare, prezentare	Prezentare	20%	
	- implementarea problemelor propuse	Activitatea de laborator	40%	
10.6 Standard minim de performanţă	
•	Nota examen scris = minim 5
•	Media finală = minim 5

Data completării		Semnătura titularului de curs		Semnătura titularului de seminar
23.09.2012			Lect. Dr. Andreea Navroschi-Szasz	................................

Data avizării în departament			           Semnătura directorului de departament	
...........................................						…............................