Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Tipologia di Attività formativa D e F
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
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| 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
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| 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
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| 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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| 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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| 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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| 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
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Data warehouse and integration (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009009
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Programming and database del corso Laurea magistrale in Data Science
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Periodo
II semestre dal 3 mar 2025 al 13 giu 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L'obiettivo del corso è consentire agli studenti di avere dimestichezza con le metodologie, i processi e i tool necessari per gestire i sistemi informativi moderni, in particolare i sistemi che devono memorizzare e armonizzare grosse moli di dati, prodotte anche da sensori e dispositivi mobili; in tale contesto, le tecniche di analisi sono fondamentali per dare valore ai dati e migliorare di conseguenza i processi aziendali. Il corso illustrerà alcune delle metodologie più avanzate adottate nella progettazione concettuale e gli aspetti tecnologici inerenti sistemi complessi: in particolare ci si focalizzerà su contesti applicativi nei quali dati eterogenei devono essere integrati, organizzati e analizzati, principalmente tramite strumenti automatici.
Prerequisiti e nozioni di base
Teoria delle basi di dati relazionali
Programma
1. INTRODUZIONE AL CORSO
1. Il sistema informativo nell'azienda
2. Caratteristiche dei DBMS e concetto di transazione
3. Utenti, strumenti e moduli di un DBMS
4. Sistema Informativo e Data Science
2. TEORIA RELAZIONALE
1. Richiami sul modello relazionale dei dati, sua definizione (informale e formale) e concetti fondamentali
3. LINGUAGGI PER BASI DI DATI
1. Introduzione a SQL: standardizzazione di SQL, domini SQL, vincoli e semplice definizione di tabelle
2. SQL come DDL: integrità referenziale, definizione di schemi e loro modifica, cataloghi relazionali
3. Interrogazioni SQL semplici, interrogazioni con ordinamenti e raggruppamenti, Interrogazioni SQL complesse
4. Comandi di modifica e viste in SQL
5. Aspetti evoluti del DDL: indici e vincoli di integrità generici, controllo dell'accesso, viste e controllo dell'accesso
4. PROGETTAZIONE DI BASI DI DATI
1. Fasi della progettazione
2. Le astrazioni nella progettazione dei dati
3. Il modello Entità-Relazioni: definizione, associazioni, identificatori e gerarchie, proprietà delle gerarchie
4. Progettazione logica: fasi del progetto logico, eliminazione delle gerarchie, gestione degli identificatori, gestione degli attributi, gestione delle associazioni, normalizzazione (cenni)
5. SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI
1. Datawarehouse
2. Progettazione di Datawarehouse su dati integrati (approcci GAV e LAV)
3. Interrogazioni OLAP
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali ed esercitazioni pratiche
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame prevede una prova scritta di due ore, eventualmente integrata da un orale a discrezione del docente, contenente alcune domande aperte di teoria, un esercizio sulla progettazione concettuale e logica di un datawarehouse, e alcuni esercizi su interrogazioni in SQL sul datawarehouse.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti e le studentesse dovranno dimostrare di:
- aver compreso i concetti che stanno alla base della teoria delle basi di dati relazionali e dei data warehouse e della loro progettazione;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.
Il voto dello scritto sarà fino ad un massimo di 33 punti (30 e Lode).
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale sarà il voto ottenuto nella prova scritta, eventualmente integrato dal voto dell'orale.
Lingua dell'esame
Inglese
