Il corso ha l’obiettivo di far conoscere agli studenti modelli, metodi e sistemi per l’utilizzo di grandi insiemi di dati (“basi di dati”) e per la relativa progettazione e realizzazione. Specifica attenzione verrà dedicata alle problematiche relative all’utilizzo delle basi di dati nel contesto dell'analisi e della valutazione. Verranno utilizzati strumenti tradizionali come le basi di dati relazionali e il linguaggio SQL nonché strumenti specifici per il “data
warehousing” e il “data mining”.
warehousing” e il “data mining”.
scheda docente
materiale didattico
Panoramica sui modelli di dati
Il modello relazionale
Il linguaggio SQL
Sistemi di gestione di basi di dati
Data warehouse
Introduzione al data mining
Problemi di data mining
Caratteristiche, aspetti ed applicazioni dei Big Data
Framework e tecnologie per Big Data
Edizione: 6
Autori: Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone
Data di pubblicazione: 1 Febbraio 2023
Editore: McGraw Hill
Programma
Introduzione alle basi di datiPanoramica sui modelli di dati
Il modello relazionale
Il linguaggio SQL
Sistemi di gestione di basi di dati
Data warehouse
Introduzione al data mining
Problemi di data mining
Caratteristiche, aspetti ed applicazioni dei Big Data
Framework e tecnologie per Big Data
Testi Adottati
Titolo: Basi di datiEdizione: 6
Autori: Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone
Data di pubblicazione: 1 Febbraio 2023
Editore: McGraw Hill
Modalità Frequenza
La frequenza delle lezioni non è obbligatoriaModalità Valutazione
È previsto lo svolgimento di una prova al calcolatore con domande su concetti teorici, interrogazioni in linguaggio SQL ed utilizzo degli strumenti software previsti nel corso. Nel caso in cui la prova svolta dal candidato presenti elementi che non consentono al docente di poterne effettuare una valutazione obiettiva (come risposte non chiare, ambiguità o altro) il docente potrà chiedere una colloquio orale di approfondimento.