Politecnico di Torino
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Anno Accademico 2014/15
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
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Presentazione
The course is taught in Italian.
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 modalitą di gestione delle basi di dati destinate all'analisi dei dati (normalmente denominate data warehouse), tipicamente caratterizzate dalla necessitą di gestire grandi volumi di dati. Sono considerate sia le tecniche pił tradizionali di analisi OLAP (On Line Analytical Processing) dei dati, sia le analisi complesse basate su tecniche di data mining. Le attivitą di laboratorio permettono di valutare le caratteristiche tecnologiche dei prodotti commerciali pił 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, affidabilitą, strutture del livello fisico, ottimizzazione dell'accesso ai dati.
- Capacitą 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.
- Capacitą 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.
- Capacitą di progettare un data warehouse.
- Conoscenza dei costrutti del linguaggio SQL per la formulazione di interrogazioni OLAP per data warehouse.
- Capacitą 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, affidabilitą, 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.)