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Anno Accademico 2007/08
01JEPCY
Analisi di basi di dati
Corso di L. Specialistica in Ingegneria Informatica - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Tut Anni incarico
Baralis Elena Maria ORARIO RICEVIMENTO PO ING-INF/05 3.4 1.2 0.4 0 7
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 5 B - Caratterizzanti Ingegneria informatica
Obiettivi dell'insegnamento
Il corso prevede la trattazione degli aspetti fondamentali delle basi di dati destinate all'analisi dei dati (normalmente denominate data warehouse), tipicamente caratterizzate da volumi molto elevati di dati. Un data warehouse permette di raccogliere rilevanti quantitą di dati, estratti da basi di dati di tipo eterogeneo su cui operano le diverse applicazioni di un'azienda, e di renderli disponibili, interpretabili e utilizzabili a supporto delle decisioni strategiche aziendali. Nel corso i data warehouse sono descritti dal punto di vista architetturale e tecnologico. Sono anche descritte tecniche di progettazione e di interrogazione dei data warehouse. Per quanto riguarda l'interrogazione, sono considerate sia le tecniche pił tradizionali di analisi OLAP dei dati, sia le analisi complesse effettuabili con tecniche di data mining, introducendo anche i risultati pił recenti conseguiti nell'ambito delle attivitą di ricerca nel settore. Le attivitą di laboratorio permettono di valutare le caratteristiche dei prodotti commerciali pił diffusi e di sperimentare vari strumenti per l'analisi dei dati.
Programma
Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti:
- Data warehouse
- architettura e descrizione del processo di funzionamento di un data warehouse;
- progettazione di un data warehouse: modello multidimensionale e modello a stella, progettazione concettuale, logica e fisica di un data warehouse;
- analisi OLAP dei dati: estensione di SQL con nuove funzioni aggregate, roll-up, drill down, pivot.
- Data mining
- preparazione dei dati per l'analisi: integrazione e filtraggio dei dati, discretizzazione;
- tecniche di analisi dei dati e relativi algoritmi: estrazione di regole di associazione, classificazione e predizione, clustering, analisi di sequenze;
- analisi di dati complessi: testi, multimedia.
- Web mining: analisi di struttura, contenuto e uso
- preparazione e analisi di Web log;
- classificazione di documenti HTML e XML.
Laboratori e/o esercitazioni
Le esercitazioni sono collegate agli argomenti delle lezioni e saranno svolte in aula e in laboratorio. Le esercitazioni di laboratorio hanno come argomento la sperimentazione delle caratteristiche tecnologiche dei prodotti commerciali pił diffusi per la gestione di data warehouse e la realizzazione di progetti applicativi per eseguire analisi di tipo complesso sui dati.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2007/08
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