28796 - COMPLEMENTI DI BASI DI DATI

Scheda insegnamento

  • Docente Danilo Montesi

  • Crediti formativi 6

  • SSD INF/01

  • Modalità di erogazione In presenza (Convenzionale)

  • Lingua di insegnamento Italiano

  • Orario delle lezioni dal 27/09/2017 al 14/12/2017

Anno Accademico 2017/2018

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente: - conosce i modelli dei dati semi strutturato e non strutturati in relazione a quelli strutturati ed i principali costrutti dei linguaggi SQL/XML ed XQuery; - conosce le principali tecniche di information retrieval e di analisi dei dati; - è in grado di progettare e realizzare un datawarehouse; - è capace di elaborare un progetto utilizzando le principali tecniche di data mining.

Programma/Contenuti

Modelli dei dati strutturati, semi strutturati e non strutturati. Limiti di SQL. Introduzione ad SQL/XML ed XQuery. I modelli di information retrieval (boolean e vector space) e web information retrieval (PageRank). Text analysis. Introduzione al datawarehousing (OLAP) e al data mining (Machine Learning e Deep Learning).

Testi/Bibliografia

A. Moller et al - Introduzione a XML - Addison Wesley, 2007 ISBN: 9788871923734 R. Baeza-Yates et al – Introduction to Information Retrieval - Cambridge University Press, 2008 ISBN: 0521865719 C. D. Manning et al - Introduction to data mining Addison Wesley, 2006 ISBN: 0321420527 M. Golfarelli et al - Datawarehouse - Teoria e pratica della progettazione - McGrawHill, 2006 ISBN: 9788838662911

Metodi didattici

Durante le lezioni verranno discusse le problematiche generali connesse con la gestione di dati semi strutturati, non strutturati ed alle problematiche di analisi dei dati.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Progetto. Modulo di sottomissione del progetto alla pagina https://goo.gl/forms/xQ5eiHVjbE15gYGX2 .

Strumenti a supporto della didattica

Lucidi del docente.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Danilo Montesi