Anno Accademico 2017/2018
- Docente: Danilo Montesi
- Crediti formativi: 6
- SSD: INF/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Informatica (cod. 8028)
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.
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 e valutazione 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