TRANSACTIONAL SYSTEMS & DATA WAREHOUSE

TRANSACTIONAL SYSTEMS & DATA WAREHOUSE

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iten
Codice
86794
ANNO ACCADEMICO
2018/2019
CFU
6 cfu al 1° anno di 8733 INGEGNERIA INFORMATICA (LM-32) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
ING-INF/05
SEDE
GENOVA (INGEGNERIA INFORMATICA )
periodo
2° Semestre
materiale didattico

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso verterà su aspetti architetturali dei sistemi transazionali, gestione degli indici, processing delle query, gestione ed recovery delle transazioni. Nella seconda parte verranno affrontate le tematiche di progetto di data warehouse e le tecniche di data mining e knowledge discovery per il recupero di informazioni in grandi quantità di dati.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Processing delle query

Gestione e recovery delle transazioni.

Progetto di data warehouse dal punto di vista concettuale

Modelli Fact e Snowflake

Progetto di data warehouse dal punto di vista logico

Architettura di un Data Mart.

Tecniche di data mining e knowledge discovery

Frequent Pattern Analisys

Tecniche di classificazione

Classificatori ad Albero a regole e Bayesiani

PREREQUISITI

Conoscenza delle basi di dati relazionali , del linguaggio Sql e delle tecniche di indicizzazione

PROGRAMMA/CONTENUTO

Il corso verterà inizialmente su aspetti architetturali dei sistemi transazionali, processing delle query, gestione ed recovery delle transazioni.
Nella seconda parte verranno affrontate le tematiche di progetto di data warehouse sia dal punto di vista concettuale che dal punto di vista logico, verranno presentati i modelli a costellazione di fatti (Fact)  e Snowflake e l’architettura di un Data Mart con particolare riferimento alle tecniche ETL
Nella terza parte verranno analizzate e discusse e le tecniche di data mining e knowledge discovery per il recupero di informazioni in grandi quantità di dati, con particolare riferimento alla Frequent Pattern Analisys e alle tecniche di classificazione mediantei classificatori ad albero , a regole e  Bayesiani.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Appunti su Aulaweb

Kimball and Ross "The data warehouse toolkit" - Wiley & Sons
Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques” - Morgan Kaufmann

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Ufficio 0103532812 tutti i giorni su appuntamento via mail o telefono

ESAMI

Modalità d'esame

Progetto individuale e prova orale successiva alla coinsegna e  verifica del progetto individuale

Modalità di accertamento

Capacità di progettazione rispetto agli obiettivi formativi