Top 5 fizetésű alkalmazottak listája

Top5 fizetés

Top5 fizetésAz a fela­da­tunk, hogy az Oracle HR sé­má­ból le­kér­dez­ve állít­suk elő a top 5 fizetésű alkalmazottak listáját, a fizetések csökkenő sorrendjében. Ez egytáblás lekérdezéssel megvalósítható. Az EMPLOYEES táb­lában megtalálható az összefűzött névhez szükséges FIRST_NAME és LAST_NAME mezők, valamint a fizetés a SALARY mezőben. Min­den alkalmazottnak van neve és fizetése. Előfordul legalább 5 különböző fizetés.

Oracle HR séma

Tanfolyamainkon többféleképpen modellezzük és tervezzük meg a feladat megoldását.

Megoldás (Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam)

A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 45-52. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon alkalmain a következők szerint modellezünk és tervezünk.

Kiindulunk az alábbi egyszerű lekérdező parancsból (V1):

Top5SalaryV1Select

Eredményül ezt kapjuk (részlet, V1):

Top5SalaryV1 Eredmény

A kapott 107 rekordból álló eredménytáblát a Java kliensprogram fejlesztése során leképezzük egy generikus POJO listába, a rekordonként összetartozó két adatból előállítva az objektumok tulajdonságait. Kiderül, hogy a 17000 többször is előfordul. Mivel bármely fizetés előfordulhatna többször is, így előre nem tudjuk, hogy az eredménytáblából mennyi rekordot kell áttölteni a listába. A fizetésekből generikus halmazt építhetve, addig tudjuk folytatni a beolvasást, amíg a halmaz elemszáma kisebb ötnél. Eredményül hat rekordot kapunk. A Java kliensprogram forráskódját most nem részletezzük, de tanfolyamaink hallgatói számára ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé a teljes forráskódot. Ennél a megoldásnál egyszerűbb a lekérdező parancs, de több feladat hárul a Java kliensprogramra.

Lássunk néhány tévutat és az általános megoldás helyett konkrét megoldásokat! Ha szeretnénk adatbázis oldalon megoldani a feladatot, akkor használhatnánk a ROWNUM pszeudooszlopot. Ez 1-től sorszámozza az eredménytáblát, így használható lehetne arra, ha limitálni szeretnénk a visszaadandó rekordok számát.

1. elvi hibás lekérdező parancs:

Top5SalaryV2 Select

1. elvi hibás eredmény:

Top5SalaryV2 Eredmény

A hiba elvi, a lekérdező parancs szintaktikailag helyes. A harmadik oszlopban látjuk, hogy a rekordok sorszámozása megtörténik, de a kapott nevek és fizetések eltérnek a V1 esetben kapott helyes eredménytől. Az okokat természetesen megbeszéljük. Támpont: próbáljuk meg a lekérdező parancs feltételében kicserélni az 5-öt például 10-re és próbáljuk megmagyarázni, miért kapjuk azt, amit kapunk. Továbbá a konkrét esetben tudjuk, hogy hat rekordot kellene kapunk. Felmerülhet a gyanú, hogy a rendezés túl későn történik meg. Megpróbáljuk zárójelezéssel és lekérdezések egymásba ágyazásával befolyásolni a WHERE és ORDER BY alparancsok végrehajtási sorrendjét.

2. elvi hibás lekérdező parancs:

Top5SalaryV3 Select

2. elvi hibás eredmény:

Top5SalaryV3 Eredmény

A hiba most is elvi, a lekérdező parancs szintaktikailag helyes. A zárójelezés valóban hatással van a két alparancs végrehajtási sorrendjére és megfigyelhető, hogy a harmadik oszlopban a rekordok táblabeli fizikai sorrendje jelenik meg és a feltétel ( ROWNUM <= 5) nem a mező értékére, hanem a rekordok darabszámára értendő. Nyilván az 5-öt 6-ra módosítva visszakaphatnánk a V1 első hat rekordját, de ez nem lenne általános megoldás. Más úton is eljuthatunk a konkrét megoldáshoz.

3. elvi hibás lekérdező parancs:

Top5SalaryV4 Select

3. konkrét megközelítéssel kapott helyesnek látszó eredmény:

Top5SalaryV4 Eredmény

A hiba most is elvi, a lekérdező parancs szintaktikailag helyes. Általános megoldás helyett konkrét megoldásként megkapjuk a V1 első hat rekordját, de ehhez be kellett építeni a lekérdező parancsba a 13000-et. Ez a Top 5-ben legkisebb fizetés. Megbeszéljük, hogy miért hasznos a DISTINCT módosító/kulcsszó beépítése a lekérdező parancsba.

Megoldás (Java adatbázis-kezelő tanfolyam)

A Java adatbázis-kezelő tanfolyam 9-12. óra: Oracle HR séma elemzése, 13-16. óra: Konzolos kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 1. rész, 33-36. óra: Grafikus kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 2. rész alkalmával a következők szerint modellezünk és tervezünk.

Most arra helyezzük a hangsúlyt, hogy back-end, azaz adatbázis oldalon állítsuk elő az eredményt és ezáltal a front-end, azaz a Java kliensprogram egyszerűbb lehet. A lekérdező parancsot belülről kifelé haladva gondoljuk végig. Először kell egy halmaz a különböző fizetésekről csökkenő sorrendben. Utána ebből kell az első öt darab, amelyek halmazt alkotnak. Végül erre építve kell azoknak az alkalmazottaknak a neve és fizetése, akiknek a fizetése benne van a halmazban.

1. majdnem helyes megoldás:

Top5SalaryV5 Select

1. általános megközelítéssel kapott helyesnek látszó eredmény:

Top5SalaryV4 Eredmény

A probléma az, hogy az adatok helyes sorrendje a véletlennek köszönhető. Ha a lekérdező parancs feltételében az 5 helyett nagyobb számokat helyettesítünk be, akkor ez jól megfigyelhető. A következő megoldás már ezt a problémát is kezeli.

Finomítva a 3. elvi hibás lekérdező parancsot, a konkrét 13000 helyettesíthető belső lekérdező paranccsal. Építsük ezt be az 1. helyes megoldásba úgy, hogy az IN predikátum helyett használjuk a nagyobb vagy egyenlő hasonlító operátort. A középső lekérdező parancs a halmaz helyett már csak egyetlen értéket adjon vissza, amelyhez könnyű hasonlítani az aktuális alkalmazott fizetését. Ezzel kiváltható a nagyobb memóriaigényű halmazban való tartalmazottságot eldöntő művelet, a jóval hatékonyabb egy értékkel való összehasonlítással. Memóriaigény szempontjából nem maga a konkrét művelet/operátor az érdekes, hanem a használatukhoz szükséges adatok előállítása, mennyisége, tárolása, feldolgozása.

2. helyes megoldás:

Top5SalaryV6 Select

2. általános megközelítéssel kapott helyes eredmény:

Top5SalaryV4 Eredmény

Közben az is kiderült, hogy miért szükséges két helyen az ORDER BY alparancs.

Végül, ha ismerjük az Oracle DENSE_RANK() analitikai függvényét, amely egy rendezett lista különböző elemeihez rendel sorrendben számokat (másképpen rangsort állít fel 1-től kezdve), akkor elkészíthetjük az alábbi megoldást.

3. helyes megoldás:

Top5SalaryV7 Select

3. általános megközelítéssel kapott helyes eredmény:

Top5SalaryV7 Eredmény

Érdemes átgondolni és összehasonlítani a többféle különböző megközelítés lehetőségeit, korlátait. Ha egyensúlyozni kell a kliensprogram és az adatbázis-szerver terhelése között, valamint az MVC modell összetettsége, karbantarthatósága, könnyen dokumentálhatósága a/is szempont, akkor többféle alternatív módszer is bevethető, valamint építhetünk a különböző Oracle verziók (dialektusok) képességeire is.

Az SQL forráskódok formázásához a Free Online SQL Formatter-t használtam.

PDF fájl készítése

A PDF népszerű fájlformátum. Az Adobe cég 30+ éves szabványa. Hordozható: azaz minden eszközön, platformon ugyanúgy jelenik meg. Számos nézegető program támogatja, köztük böngészőprogramok is. A PDF rövidítés a Portable Document Format betűszava. Többnyire kimeneti formátumnak tekinthető. Az évek során folyamatosan fejlődött: ma már űrlapokat is tartalmazhat, elektronikusan aláírható, hitelesíthető, és hivatalos ügyek során is használják.

PDF fájl többféleképpen is készíthető. Például:

  • irodai szoftverek Mentés másként… menüpontjában,
  • Adobe Acrobat szoftverrel,
  • online alkalmazásokkal sokféle fájlformátum konvertálható PDF-be,
  • speciális célszoftverek is generálhatnak PDF fájlokat.

Utóbbi esetekre néhány példa:

  • online megvásárolt koncertjegyet e-mail csatolmányaként kapunk PDF-ben, ugyanígy számlát is róla,
  • online tanfolyamunk záró tesztjét követően letölthető tanúsítványt, badge-t, online IQ tesztünk eredményeként oklevelet kapunk PDF fájlként,
  • kérdőívek kitöltése során egyéni válaszainkat visszaigazolásként PDF-et kapunk, vagy a kérdőív kitöltési időszakának végén összesített eredményt, PDF riportot kapunk.

Java program készít PDF fájlt

Adatokra van szükség. Korábbi Munkakör, létszám, névsor lekérdezése blog bejegyzésünkben az Oracle HR sémából kétféleképpen is lekérdeztük a szükséges adatokat. Ezt érdemes előzetesen tanulmányozni, hogy a további tartalom könnyebben érthető legyen. A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam megközelítése alapján, az egyszerűbb SQL paranccsal előállított eredménytáblát a PDF generálása előtt még csoportosítani kell (munkakörönként). A Java adatbázis-kezelő tanfolyam megközelítése alapján, az összetettebb SQL paranccsal elkészített, denormalizált eredménytábla közvetlenül felhasználható.

A cél egy táblázat elkészítése, amely 3 oszlopból áll: munkakör, létszám és névsor. Az azonos munkakörű alkalmazottak névsora egy táblázat egyetlen cellájában legyen megjeleníthető. Az elkészült táblázatból készüljön PDF fájl.

A teendők lépésenként

Szükséges az iText csomag importálása: com.itextpdf.text. Korábbi változata az 5-ös, aktuális változata a 8-as. Előbbi nagyon elterjedt, utóbbi még kevésbé ismert. A továbbiakban a kötelező kivételkezeléshez kötődő forráskód-részletek bemutatásától eltekintünk.

Tehát adott az összes szükséges adat egy  ArrayList<MunkakorLetszamNevsor> lista generikus listában. A POJO mindhárom szükséges és összetartozó tulajdonságot tárolja: String munkakor, int letszam, String nevsor.

Hasznos egy általánosan használható cella() függvény elkészítése, amely képes adott szöveget, adott betűmérettel, adott betűstílussal, adott igazítással „megjeleníteni”:

Létre kell hozni a pdfFajl objektumot, beállítani a méretét és a margókat, illetve fájlba kell irányítani:

Létre kell hozni a táblázat előtt megjelenő szöveget (ez nem a szövegszerkesztés szerinti valódi fejléc):

Létre kell hozni a táblázatot, megfelelő beállításokkal:

Létre kell hozni a táblázat fejlécét:

Végig kell haladni az adatokon és elő kell állítani a szükséges táblázatcellákat, végül le kell zárni a fájlt:

A PDF fájl és a belekerülő táblázatobjektum szerkezete DOM-szerű, illetve azonos a grafikus felhasználói felület felépítése során használt AWT/swing konténerszemlélettel.

A felhasznált programozási tételek: sorozatszámítás, kiválasztás, megszámolás, kiválogatás, illetve kombináltan: csoportosítás, rendezés.

Az eredmény

Az elkészült PDF fájl másfél oldalas, itt letölthető, megtekinthető. A dokumentumról készült képernyőkép:


Továbbfejlesztési lehetőségek

Igényeinktől függően, illetve előzetes tapasztalatainkra és a meglévő tudásunkra építve számos ötlet merülhet fel. Mindhárom tanfolyam esetén testre tudjuk szabni azt az SQL parancsot, ami a szükséges adatokat lekérdezi. Az iText csomag helyett felfedezhetjük a PDF Clown, a PDFBox, illetve a Spire.PDF csomagok funkcionalitását is.

  • A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődve egyszerűbb dolgokat tudunk megvalósítani. Használhatunk további stílusokat: betűre, bekezdésre, cellára, táblázatra vonatkoztatva, színeket, szegélyeket. Többoldalas dokumentum esetén hozzáadhatunk oldalszámot, oldalszám / oldalak száma mezőt, tényleges fej- és láblécet, generálásra vonatkozó időbélyeget, képezhetjük szabály alapján a PDF fájl nevét, illetve tallózhatjuk annak helyét (hol jöjjön létre).
  • A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődve az előzőeken felül elhelyezhetjük a generált fájlt egy szerveren és elküldhetjük e-mailben a letöltéséhez szükséges URL-t. A letöltés korlátozható darabszámmal és időben is (például max. 3 db letöltés lehetséges a következő 48 órán belül). A PDF fájlba belekerülhet szöveges vízjel, céges logó és saját képként dinamikusan előállított grafikon. Például a JFreeChart grafikon készítése projekt swing-es GUI felületéből néhány utasítással készíthetünk JPG vagy GIF formátumú képet, ami könnyen beilleszthető PDF-be. Online, webes API szolgáltatás használatával az előállított PDF fájl tömöríthető, illetve belekerülhet QR kód, vonalkód is.
  • A Java adatbázis-kezelő tanfolyam tematikájához kötődve az előzőeken felül a JDBC alapú back-end kicserélhető JPA alapúra. A PDF láblécébe beleírhatjuk, hogy az adatbázis-szerveren kinek a nevében futott (DB User) az a lekérdezés, ami előállította a szükséges adatokat. Megoldható a generált PDF egyedi azonosítója, azaz kétszer nem állítható elő „ugyanaz”. Modulárisan továbbfejlesztve gyakorolhatjuk a tudatosan felépített MVC architekturális tervezési minta használatát. Limit feletti méretű PDF fájlt több kisebbre szétdarabolhatunk.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Doktoranduszok programoznak – újratöltve

it-tanfolyam.hu doktoranduszok programoznak

it-tanfolyam.hu doktoranduszok programoznakSaját doktorandusz csoporttársaimmal én is többször beszélgettem már arról – ahogyan Sándor is tette 2018-ban –, hogyan tudnák/tudják használni a programozás eszköztárát, módszereit, lehetőségeit saját kutatási munkájukban, beépítve a kutatási folyamat egyes lépéseibe, illetve disszertációjuk elkészítésébe.

A 7 fős csoportban mindenkinek más az alapvégzettsége, így szoftverfejlesztéshez, programozáshoz közös szókincs és terminológia haladó szinten természetesen nincs, viszont közös bennünk, hogy mindannyian alkotunk különféle modelleket és elemzünk adatokat. A csoport teljesen inhomogén, több szempontból is: ki melyik évfolyamot végzi, hol tart a kutatómunkájában, vannak-e ipari kapcsolatai, nappali vagy levelező képzésben végzi tanulmányait és persze ki mikor ér rá.

Különféle modelleket alkotunk

  • a mérnökök, fizikusok, geográfusok, biológusok többféle kísérletet végeznek el, szimulációkat terveznek és futtatnak, mérőeszközöket és műszereket használnak,
  • az informatikusok különböző matematikai eszközöket alkalmazva objektumorientált – vagy másféle – modellezést végeznek, szoftvereket terveznek, javítanak, újraírnak.

Adatokat is elemzünk, ki-ki előképzettségének megfelelően

  • kérdőívező szoftverekből exportálva valamit,
  • Excel munkalapokon, függvényekkel, adatbázis-kezelő funkciókkal, kimutatásokkal (Pivot táblák),
  • különböző fájlformátumokkal (CSV, XML, JSON, egyedi) dolgozunk és konvertálunk A-ból B-be,
  • távoli adatbázisokhoz, felhőbeli adattárházakhoz csatlakozunk, lekérdezünk és kapunk valamilyen – többnyire szabványos – adathalmazt,
  • matematikai, statisztikai szoftvereket használunk, például: MATLAB, Derive, Maple, SPSS.

Az öt évvel ezelőtti tematikát újragondoltuk. Kérdőívben felmértük a csoporttársak koncepcionális és konkrét igényeit. Más doktori iskolák hallgatói közül is toboroztunk. Ehhez kötődően köszönjük a DOSZ segítségét. Ezek alapján összeállítottunk egy olyan 3 részből álló tematikát, ami mindannyiunk számára hasznos. A 72 óra három 24 órás modulból áll: Java programozás, MATLAB programrendszer, mesterséges intelligencia.

Java programozás modul

  • 1-6. óra: Objektumorientált modellezés, MVC rétegek, algoritmus- és eseményvezérelt programozás
  • 7-12. óra: Fájlkezelés és szövegfeldolgozás (XLS, CSV, XML, JSON formátumú adatok írása, olvasása, feldolgozása), helyi és távoli adatforrásból
  • 13-18. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon (SQL parancsok, CRUD műveletek, hierarchikus lekérdezések), helyi és távoli adatforrásból, natív módon és készen kapott API-kkal
  • 19-24. óra: Komplex adatfeldolgozási feladatok megoldása programozási tételek használatával, egyszerű statisztikai funkciók implementálásával

MATLAB programrendszer modul

  • 1-6. óra: Bevezetés az MATLAB nyelvbe (R2012 vs. R2022), utasításkészlet, vektorok, mátrixok, szkriptek, függvények, grafika
  • 7-12. óra: Szimulációk tervezése és készítése, numerikus módszerek áttekintése, algoritmizálása, tesztelés, analitikus megoldás, egyenletek megoldása
  • 13-18. óra: Adatok importálása helyi és távoli adatforrásból is, fájlkezelés: szövegfájlok, Excel-fájlok, import, feldolgozás, export, statisztikai alapok
  • 19-24. óra: Statisztikai próbák (illeszkedés- és függetlenség vizsgálata), hisztogramok készítése, differenciálegyenletek megoldása

Mesterséges intelligencia modul

  • 1-6. óra: Klasszikus és újabb megközelítések, alap AI funkcionalitás, megerősítéses és gépi tanulás lehetőségei és korlátai, OpenAI GPT nyelvi modell
  • 7-12. óra: Általános csevegés lehetőségei, korlátai, hasznos tanácsok; csevegés fájlok (szöveg, multimédia) tartalmáról; generatív AI funkciói; kép, ábra, grafikon, térkép, hang, animáció, videó generálása és ezek tömeges feldolgozása; programozási tételek alkalmazása multimédia analitikával együtt
  • 13-18. óra: Statisztikai adatok elemzése AI eszközökkel, automatikus tételbizonyítás AI eszközökkel, gráfelméleti kérdések kontra AI, hatékonysághoz kötődő kérdések AI eszközök esetén
  • 19-24. óra: Objektum- és aspektusorientált tervezés AI eszközökkel, kutatómunkát támogató AI eszközök

Mivel mindenki doktorandusz a csoportban, így a különböző MSc-s alapvégzettsége ellenére mindannyiunknak vannak strukturális programozáshoz kötődő alapismeretei, valamint adatok elemzéséhez szükséges elméleti matematikai/statisztikai alapjai.

A csoport órái szeptembertől decemberig, szombatonként zajlottak. Sándor tartotta a 24 órás Java programozás modult. Ez nagyban lefedi a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikáját és kapcsolódik a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamunk és a Java adatbázis-kezelő tanfolyamunk tematikájához is. Én tartottam a 24 órás MATLAB programrendszer modult. Ketten közösen tartottuk a 24 órás Mesterséges intelligencia modult. Igazán tartalmas őszi időszakot jelentett számunkra ez a 12 szombat. Mindenki elvitte, amit beletett.

A koncepciót once-in-a-lifetime jelleggel dolgoztuk ki 🙂 (újratöltve) azzal a fő szándékkal, hogy hatékonyabban működjünk együtt a jövőben. A visszajelzések alapján bátran állíthatom, hogy ez gördülékenyen fog menni. Egyben köszönöm mindenkinek az aktív, konstruktív részvételt.

MAFIOK 2023

A Matematikát, Fizikát és Informatikát Oktatók 44. Országos Konferenciája (MAFIOK 2023) a Neumann év keretében a Neumann János Egyetem GAMF Műszaki és Informatikai Karán, Kecskeméten került megrendezésre 2023. augusztus 23-25-ig.

A konferencia céljai

A rendezvény elsődleges célja annak elősegítése, hogy a felsőoktatási intézmények oktatói és kutatói a matematika, a fizika, az informatika és a logisztika korszerű és hatékony oktatásáról és tudományos eredményeiről előadások, poszter-bemutatók és személyes találkozás révén tapasztalatot cserélhessenek, valamint kapcsolatot építhessenek mind a hazai kollégákkal, mind a környező országok magyar ajkú oktatóival. A rendezvény célja továbbá, hogy fórumot adjunk PhD hallgatók eredményeinek bemutatására.

A konferencia tervezett főbb témakörei

  • a korszerű matematika-, fizika-, logisztika- és informatikatanítás és tanulás új útjai és távlatai, oktatásfejlesztési tapasztalatai,
  • a felsőoktatás alapozó tárgyainak oktatás-módszertani problémái,
  • mesterképzésbe való bekapcsolódás, a duális képzés gondjai és tapasztalatai,
  • matematika, fizika, informatika, logisztika tudományos eredményei,
  • új és innovatív kutatási irányok, problémák és gyakorlati alkalmazások bemutatása a fenti tudományterületeken.

A konferencia programja

A letölthető absztraktkötet tartalmazza a program- és szervezőbizottság által összeállított szakmai programot. A szerdai 5 plenáris előadást este bűvészprogram követte. Csütörtökön párhuzamos szekciókat tartottak: Matematika, Matematika oktatása, Fizika, Informatika, Logisztika, valamint poszterbemutató, mindezek után szakmai kirándulás volt Lakitelken a Hungarikum Ligetben planetáriumi bemutatóval, borkóstolóval, vacsorával. Pénteken a Matematika, Informatika szekciók után a konferenciát 2 plenáris előadás zárta. 20-nál több intézményből 100-nál több előadó regisztrált a rendezvényre.

Részt vettünk a konferencián

2023-ban két szakmai előadást tartottunk, 20-20 percben, a csütörtöki Informatika szekcióban.

Szakmai cikkeink a Gradus lektorált, online folyóiratban fognak megjelenni (ISSN 2064-8014), amely eredeti publikációkat közöl számos témakörben, beleértve a természettudományok minden területét, mindenféle műszaki tudományt, számítástechnikát, kertészetet, környezetmérnökséget, pedagógiát, didaktikát és közgazdaságtant. A számítástechnika és a matematika elméleti és alkalmazott területeit is befogadja. A folyóirat csak kutatási cikkeket közöl, és minden cikk az esettanulmányok, kísérletek, vagy a gyakorlatban már alkalmazott megközelítésekkel való szisztematikus összehasonlítások révén előrehaladó ötletek gyakorlati alkalmazását tárgyalja.

Szakmai előadásaink összefoglalói

Kaczur Sándor, Friedel Attila – Hogyan érdemes nagy tömegű adatot importálni Microsoft .NET Framework platformon?

Üzleti alkalmazások fejlesztésénél elengedhetetlen alkotóelem az adatok kezelése, tárolása. Ezt leggyakrabban valamilyen relációs adatbázis-kezelővel valósítják meg a fejlesztők. A hétköznapi munka során gyakran előforduló feladat külső forrásból történő adatok átvétele, aktualizálása. A cikk szerzői arra a kérdésre keresik a választ, hogy hogyan érdemes ezen (néha igen tetemes mennyiségű) adatokat minél gyorsabban átvenni. A bemutatásra kerülő esettanulmány Microsoft .NET Framework segítségével, a platform által kínált adatbázis-kezelési lehetőségek közül válogat. A cikk összehasonlítja a nyelvben már régóta jelen lévő alacsony szintű SQL parancsokkal végzett megvalósítást a később beépített, de szintén elterjedt objektumrelációs modell keretrendszerrel (azaz az Entity Framework-kel) történő megvalósítással, majd elemzi a kapott eredményeket.

Kaczur Sándor, Kiss Balázs – Alkalmazottak életpálya modellje – Java és SQL esettanulmány az Oracle HR sémára építve

Az objektumorientált programozás oktatásának része olyan kliensprogramok tervezése, kódolása és tesztelése, amelyek képesek adatbázishoz csatlakozni. A belépő szint csupán lekérdezés, adatok megjelenítése űrlapokon, táblázatos komponensekben, vagy grafikonokon. Haladó szinten már szükséges az adatok karbantartása is, illetve konzolos, asztali alkalmazásokról át lehet térni webes és mobil platformokra is. A szerzők cikke ebből az útból emel ki egy esettanulmányt, amely Java és SQL nyelveken készült és MVC architekturális tervezési mintát használ. A felhasznált mintaadatok az Oracle HR sémából származnak. Az elemzés betekintést nyújt a modellalkotás lehetőségeibe – többféle megközelítést alkalmazva, elvi és konkrét szinten is.

Az előadásaink témája a Java adatbázis-kezelős tanfolyam szakmai moduljához és orientáló moduljához is kapcsolódik. Az előadásaink prezentációit ILIAS e-learning tananyagban tettük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Korábbi MAFIOK előadásaink, cikkeink, posztereink

  • Kaczur S.: Az OracleHRJSP webalkalmazás működése, Matematikát, fizikát és informatikát oktatók (MAFIOK) XXXVIII. országos konferenciája, Pécs, Pécsi Tudományegyetem Pollack Mihály Műszaki és Informatikai Kar, 2014, ISBN 978-963-7298-55-4, p. 121-126 (magyar nyelvű szakcikk)
  • Kaczur, S.: A Gábor Dénes Tehetségpont programozáshoz kötődő diákműhelyei, Matematikát, fizikát és informatikát oktatók (MAFIOK) XXXVIII. országos konferenciája, Pécs, Pécsi Tudományegyetem Pollack Mihály Műszaki és Informatikai Kar, 2014. augusztus 25-27. (poszter hazai konferencián)
  • Kaczur, S.; Lengyel, B. I. (előadó: Kaczur, S.): A csomópont kiválasztás algoritmus működését bemutató oktatóprogram PLNC adatátvitel esetén, Matematikát, fizikát és informatikát oktatók (MAFIOK) XXXVIII. országos konferenciája, Pécs, Pécsi Tudományegyetem Pollack Mihály Műszaki és Informatikai Kar, 2014. augusztus 25-27. (poszter hazai konferencián)
  • Kaczur, S.: Nyílt forráskódú EKG analizáló algoritmusok hatékonysága (Signal analysis), Matematikát, fizikát és informatikát oktatók XXXVI. országos konferenciája (MAFIOK), Gyöngyös, Károly Róbert Főiskola, 2012. augusztus 27-29. (előadás hazai konferencián)
  • Kaczur, S.; Fintor, K.: Szerkezetföldtani oktatóprogram, vetőmenti elmozdulások modellezésére, Perspective, XV. évfolyam különszám, Szent István Egyetem Gazdasági Kar, 2011, ISSN 1454-9921, p. 215-222 (magyar nyelvű szakcikk)
  • Fintor, K.; Kaczur, S.: Vetőmozgások 3D-s szimulációjának alkalmazása a földtudományi képzésben, Perspective, XV. évfolyam különszám, Szent István Egyetem Gazdasági Kar, 2011, ISSN 1454-9921, p. 208-204 (magyar nyelvű szakcikk)
  • Kaczur, S.; Fintor, K. (előadó: Kaczur, S.): Szerkezetföldtani oktatóprogram, vetőmenti elmozdulások modellezésére, Matematikát, fizikát és informatikát oktatók XXXIV. konferenciája (MAFIOK), Békéscsaba, Szent István Egyetem Gazdasági Kar, 2010. augusztus 24-26. (előadás hazai konferencián)
  • Fintor, K.; Kaczur, S. (előadó: Fintor, K.): Vetőmozgások 3D-s szimulációjának alkalmazása a földtudományi képzésben, Matematikát, fizikát és informatikát oktatók XXXIV. konferenciája (MAFIOK), Békéscsaba, Szent István Egyetem Gazdasági Kar, 2010. augusztus 24-26. (előadás hazai konferencián)
  • S. Kaczur; S. Kopácsi: Practical application of coordinate and dot transformations, A GAMF Közleményei, Kecskemét, XXIII. évf., 2008, HU ISSN 1587-4400, p. 121-126 (idegen nyelvű szakcikk)
  • Kaczur, S.; Kopácsi, S. (előadó: Kaczur, S.): Koordináta- és ponttranszformációk alkalmazása a gyakorlatban, Felsőfokú alapképzésben matematikát, fizikát és informatikát oktatók XXXII. Konferenciája (MAFIOK), Kecskemét, Kecskeméti Főiskola, 2008. augusztus 25-27. (előadás hazai konferencián)

Multimédia az oktatásban 2023

NJSZT-MMO logó

NJSZT-MMO logóA Neumann János Számítógép-tudományi Társaság (NJSZT) „Multimédia az oktatásban” Szakosztály által – évente – szervezett XXIX. Multimédia az oktatásban nemzetközi konferencia hibrid (jelenléti és online) formában került megrendezésre 2023. július 6-7-én Neumann születésének 120. évfordulóján.

A konferencia célja

A szakmai rendezvény célja, hogy elősegítse az oktatás, valamint a kutatás és fejlesztés különböző területein dolgozó, oktató hazai és külföldi szakemberek, PhD és felsőoktatási hallgatók kapcsolatfelvételét, tapasztalatok és jó gyakorlatok cseréjét, egyes képzési szakterületekhez kapcsolódó kreditek gyűjtését és elősegítse a neumanni örökség minél szélesebb körű megismertetését.

28 témakörben hirdették meg az előadóknak a jelentkezési lehetőséget, köztük néhány hozzánk kötődő

  • élethelyzethez igazított tanulás,
  • a multimédia alkalmazása a felsőoktatásban és a felnőttképzésben,
  • a tanulási környezet technikai, technológiai változása,
  • felhőalapú szolgáltatások,
  • multimédia és a tudományos kutatás összefonódása,
  • multimédia-fejlesztések, eredmények, alkalmazások bemutatása.

A konferencia programja

Letölthető a konferencia programja. A konferencia a Szegeden található Informatikai Múzeumból – Agórából, az Informatóriumból élő közvetítésben zajlott Teams platformon 2 nap alatt 6 szekcióban 25 előadás hangzott el, valamint a Neumann életmű kapcsán sor került plenáris előadásokra és bemutatásra került a 10 éves Informatika történeti kiállítás.

Részt vettünk a konferencián

Oktatóink rendszeresen részt vesznek az MMO konferencián. Szakmai blogunkban több beszámoló is van, lásd MMO címke. Kaczur Sándor oktatónk publikációs listájában szerepelnek a szakmai előadások és a megjelent szakmai cikkek. Jövőre is szívesen csatlakozunk a rendezvényhez.

Közös esettanulmányukból Sándor 2023-ban előadást tartott 20 percben, amely a konferencia „Élethelyzethez igazított tanulás, Multimédia-fejlesztések, eredmények, alkalmazások bemutatása” című szekciójába került. Az előadás prezentációját ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára. A téma a Java adatbázis-kezelő tanfolyamunk tematikájának orientáló moduljához kötődik. Elérhető a konferencia kiadvány.

Szakmai előadásunk összefoglalója

Friedel Attila,  Kaczur Sándor – Hogyan érdemes nagy tömegű adatot importálni Microsoft .NET Framework platformon?

Üzleti alkalmazások fejlesztésénél elengedhetetlen alkotóelem az adatok kezelése, tárolása. Ezt leggyakrabban valamilyen relációs adatbázis-kezelővel valósítják meg a fejlesztők. A hétköznapi munka során gyakran előforduló feladat külső forrásból történő adatok átvétele, aktualizálása. A cikk szerzői arra a kérdésre keresik a választ, hogy hogyan érdemes ezen (néha igen tetemes mennyiségű) adatokat minél gyorsabban átvenni. A bemutatásra kerülő esettanulmány Microsoft .NET Framework segítségével, a platform által kínált adatbázis-kezelési lehetőségek közül válogat. A cikk összehasonlítja a nyelvben már régóta jelen lévő alacsony szintű SQL parancsokkal végzett megvalósítást a később beépített, de szintén elterjedt objektumrelációs modell keretrendszerrel (azaz az Entity Framework-kel) történő megvalósítással, majd elemzi a kapott eredményeket.