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Anno Accademico 2013/14
01NVUOV, 01NVUNG, 01NVUPD
Sistemi per la gestione di basi di dati
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Matematica - Torino
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Anni incarico
Baralis Elena Maria ORARIO RICEVIMENTO PO ING-INF/05 43 3 12 8
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 8 B - Caratterizzanti Ingegneria informatica
Esclusioni:
01NVV
Presentazione
Insegnamento obbligatorio per la Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, collocato al I pd del I anno. Il corso descrive gli aspetti fondamentali della tecnologia dei sistemi per la gestione delle basi di dati e le modalità di gestione delle basi di dati destinate all'analisi dei dati (normalmente denominate data warehouse), tipicamente caratterizzate dalla necessità di gestire grandi volumi di dati. Sono considerate sia le tecniche più tradizionali di analisi OLAP (On Line Analytical Processing) dei dati, sia le analisi complesse basate su tecniche di data mining. Le attività di laboratorio permettono di valutare le caratteristiche tecnologiche dei prodotti commerciali più diffusi e di sperimentare vari strumenti per l'analisi dei dati.
Risultati di apprendimento attesi
- Conoscenza delle caratteristiche tecnologiche di un sistema per la gestione di basi di dati: gestione dell'accesso concorrente ai dati, affidabilità, strutture del livello fisico, ottimizzazione dell'accesso ai dati.
- Capacità di eseguire la progettazione fisica di una base di dati relazionale.
- Conoscenza dell'architettura delle basi di dati distribuite e della gestione della replicazione.
- Conoscenza delle basi di dati attive e dei costrutti del linguaggio SQL per la definizione dei trigger.
- Capacità di scrivere trigger nel linguaggio SQL.
- Conoscenza dell'architettura dei sistemi per l'analisi dei dati (data warehouse) e delle metodologie di progettazione concettuale, logica e fisica di un data warehouse.
- Capacità di progettare un data warehouse.
- Conoscenza dei costrutti del linguaggio SQL per la formulazione di interrogazioni OLAP per data warehouse.
- Capacità di scrivere interrogazioni OLAP nel linguaggio SQL.
- Conoscenza dei principali algoritmi di data mining per la classificazione, il clustering e l'estrazione di regole di associazione
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
Conoscenza del modello relazionale e del linguaggio SQL e competenze di base di programmazione.
Programma
Argomenti trattati nelle lezioni e relativo peso in crediti:
- Caratteristiche tecnologiche di un sistema per la gestione di basi di dati: gestione dell'accesso concorrente, affidabilità, strutture del livello fisico, ottimizzazione dell'accesso (1.8 cr.)
- Basi di dati attive e costrutti del linguaggio SQL per la definizione dei trigger (0.4 cr.)
- Architettura delle basi di dati distribuite e gestione della replicazione (0.4 cr.)
- Data warehouse: architettura, metodologie di progettazione concettuale, logica e fisica, istruzioni in linguaggio SQL per la formulazione di interrogazioni OLAP (1.4 cr.)
- Algoritmi di data mining: classificazione, clustering ed estrazione di regole di associazione (1.6 cr.)
Organizzazione dell'insegnamento
Il corso comprende esercitazioni in aula inerenti gli argomenti trattati nelle lezioni, e in particolare sul linguaggio SQL, sulla progettazione fisica di basi di dati relazionali, sulla progettazione concettuale, logica e fisica di data warehouse (1.2 cr.). Gli studenti svolgeranno inoltre esercitazioni individuali durante il corso, per cui dovranno predisporre una relazione che contribuirà a determinare il voto finale. Il corso comprende esercitazioni in laboratorio sull'utilizzo del linguaggio SQL (anche per la progettazione fisica di basi di dati) e sulla progettazione di data warehouse (1.2 cr). L'attività di laboratorio permette di sperimentare l'uso dei prodotti commerciali e open-source più diffusi.
Testi richiesti o raccomandati: letture, dispense, altro materiale didattico
I testi, scelti tra quelli elencati, saranno comunicati a lezione dal docente titolare dell'insegnamento:
- Atzeni, Ceri, Fraternali, Paraboschi, Torlone, 'Basi di dati ' Architetture e linee di evoluzione', 2 ed., McGraw Hill, 2007.
- Golfarelli, Rizzi, 'Data warehouse: teoria e pratica della progettazione', 2 ed., McGraw Hill, 2006.
- Tan, Steinbach, Kumar, 'An introduction to data mining', Addison Wesley, 2005.
Sono disponibili copie dei lucidi utilizzati nelle lezioni, esempi di scritti di esame ed esercizi, e i manuali per le esercitazioni di laboratorio. Tutto il materiale didattico è scaricabile da un sito web o attraverso il portale.
Criteri, regole e procedure per l'esame
L'esame è costituito da una prova scritta della durata di 2 ore, dalla valutazione delle relazioni sulle
esercitazioni individuali assegnate durante il corso e da una prova orale. Le esercitazioni individuali e la prova orale sono facoltative. Il voto finale è definito in base alla valutazione della prova scritta ed eventualmente delle relazioni delle esercitazioni e della prova orale. Le relazioni delle esercitazioni individuali sono considerate solo se la valutazione della prova scritta è pari o superiore a 18. Il voto massimo complessivo che può essere conseguito mediante la prova scritta e la valutazione delle relazioni individuali è pari a 26. Nel caso venga sostenuta la prova orale, il voto finale è una media (approssimata) del voto della prova scritta, del voto delle relazioni individuali e del voto dell'orale.

La prova scritta comprende
- 2 domande a risposta chiusa relative ai principali argomenti trattati durante il corso (caratteristiche tecnologiche di un sistema per la gestione di basi di dati, linguaggio SQL, progettazione fisica di basi di dati relazionali, progettazione concettuale, logica e fisica di data warehouse, algoritmi di analisi dei dati) (max 2 punti)
- 1 esercizio di progettazione fisica (max 7 punti)
- 1 esercizio di progettazione di trigger (max. 8 punti)
- 1 esercizio su data warehousing che include la progettazione di un data warehouse e la scrittura di interrogazioni di accesso ai dati mediante linguaggio SQL (max 13 punti)
Durante la prova scritta gli studenti possono consultare libri o appunti. La valutazione degli esercizi della prova scritta si basa sulla correttezza del risultato e sull'appropriatezza delle metodologie di risoluzione applicate.

La prova orale verte su tutti gli argomenti trattati nel corso (max 30 punti). Le relazioni individuali assegnate durante il corso vertono sui principali argomenti trattati durante il corso (max 2 punti).
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2017/18
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