CODICE 86794 ANNO ACCADEMICO 2018/2019 CFU 6 cfu anno 1 INGEGNERIA INFORMATICA 8733 (LM-32) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/05 SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre MATERIALE DIDATTICO AULAWEB 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 ANTONIO BOCCALATTE Ricevimento: Ufficio 0103532812 tutti i giorni su appuntamento via mail o telefono ESAMI MODALITA' D'ESAME Progetto individuale e prova orale successiva alla coinsegna e verifica del progetto individuale MODALITA' DI ACCERTAMENTO Capacità di progettazione rispetto agli obiettivi formativi Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 15/01/2019 10:00 GENOVA Scritto 13/02/2019 10:00 GENOVA Scritto 14/06/2019 10:00 GENOVA Scritto 16/07/2019 10:00 GENOVA Scritto 10/09/2019 10:00 GENOVA Scritto