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Anno Accademico 2013/14
01NVVOV, 01NVVOC
Database management systems
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Telematica (Computer And Communication Networks Engineering) - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Anni incarico
Chiusano Silvia Anna ORARIO RICEVIMENTO A2 ING-INF/05 46 22 12 8
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 8 B - Caratterizzanti Ingegneria informatica
Esclusioni:
01NVU
Presentazione
The course is taught in English.
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
Testi di riferimento:
- 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, dalla valutazione delle relazioni sulle esercitazioni individuali assegnate durante il corso e da una prova orale facoltativa. Lo scritto comprende alcune domande ed esercizi relativi agli argomenti principali 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). L'orale verte su tutti gli argomenti trattati nel corso. Il voto finale è definito in base alla valutazione della prova scritta, delle relazioni delle esercitazioni ed eventualmente della prova orale.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

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