Genoveffa TORTORA | BASI DI DATI II
Genoveffa TORTORA BASI DI DATI II
cod. 0522500005
BASI DI DATI II
| 0522500005 | |
| DIPARTIMENTO DI INFORMATICA | |
| CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
| INFORMATICA | |
| 2024/2025 |
| OBBLIGATORIO | |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2016 | |
| SECONDO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| INF/01 | 9 | 72 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| Obiettivo generale Il corso di Basi di Dati II fornisce uno studio completo dei modelli avanzati e delle tecnologie delle basi di dati utilizzate nel contesto dei sistemi informativi aziendali. Copre inoltre i concetti di base e i fondamenti dei componenti utilizzati nei sistemi di analisi ed information retrieval su larga scala. Conoscenza e capacità di comprensione Lo studente potrà -conoscere l’organizzazione dei database su disco e le tecniche di indicizzazione -conoscere in modo approfondito i sistemi transazionali, la teoria della concorrenza e del recovery -conoscere in modo approfondito le problematiche inerenti la distribuzione in rete dei database -conoscere xml e concetti inerenti la gestione di basi di dati semi strutturate su web -comprendere la gestione della sicurezza nelle basi di dati, controllo dell’accesso e data privacy -comprendere principi di information retrieval e ricerche su web -comprendere sistemi di business intelligence e big data Capacità di applicare conoscenza e comprensione Lo studente saprà -progettare sistemi informativi basati su alcune delle tecnologie summenzionate -progettare e gestire basi di dati semi-strutturate -usare un sistema per la gestione dei contenuti -progettare un data warehouse e un sistema di business intelligence. Autonomia di giudizio Lo studente saprà -analizzare in modo critico modelli e tecnologie per l’information retrieval, proponendo loro estensioni o sperimentandone le prestazioni -gestire integralmente il processo di sviluppo di un sistema guidato dai dati, compresa la capacità di intraprendere decisioni progettuali in scenari reali -valutare la qualità dei risultati di risultati di analisi per migliorare i processi di business intelligence Abilità comunicativeLo studente saprà -descrivere in dettaglio, mediante opportuna documentazione, le decisioni prese durante le fasi di progettazione e implementazione di un progetto realizzato nell’ambito del corso -esporre chiaramente gli obiettivi funzionali ed i dettagli d'implementazione dell’applicazione realizzata nell’ambito del progetto Capacità di apprendimento Lo studente saprà -acquisire, sperimentare e utilizzare in modo indipendente modelli di analisi in processi di information retrieval per l’elaborazione e la gestione di big data -valutare in modo critico le funzionalità fornite da varie piattaforme tecnologiche al fine di impiegarle efficacemente nella creazione di sistemi informativi da utilizzare in contesti reali |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| GLI STUDENTI DEVONO AVERE CONOSCENZA PREGRESSA DI: •BASI DI DATI •INGEGNERIA DEL SOFTWARE •SISTEMI OPERATIVI •RETI E SISTEMI DISTRIBUITI •PARADIGMA AD OGGETTI ED UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE |
| Contenuti | |
|---|---|
| MODELLI AVANZATI E TECNOLOGIE DI BASI DI DATI UTILIZZATE NEL CONTESTO DEI SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI: •DIPENDENZE DEI DATI E PROCESSI DI NORMALIZZAZIONE (8 ORE) •ORGANIZZAZIONE FISICA DEI DATI ED INDICIZZAZIONE (8 ORE) •CONCORRENZA (8 ORE) •GESTIONE DELLE TRANSAZIONI (8 ORE) •BASI DI DATI DISTRIBUITE (8 ORE) •ASPETTI DI PRIVACY E CONTROLLO DELL’ACCESSO (8 ORE) TEMATICHE INERENTI ASPETTI EVOLUTI DI GESTIONE DEI DATI (LABORATORIO): •DATABASE SEMI STRUTTURATI (4 ORE) •INFORMATION RETRIEVAL (4 ORE) •DATA WAREHOUSE (4 ORE) •SISTEMI DI BUSINESS INTELLIGENCE (4 ORE) •BASI DI DATI XML E MULTIMEDIALI (4 ORE) •BIG DATA E NOSQL (4 ORE) |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| L’INSEGNAMENTO PREVEDE: •LEZIONI FRONTALI A CARATTERE TEORICO-METODOLOGICO PER IL TRASFERIMENTO DELLE CONOSCENZE RELATIVE AI CONTENUTI DELL’INSEGNAMENTO (6 CFU/48 ORE) •SESSIONI DI LABORATORIO DI APPROFONDIMENTO DI ASPETTI PRATICI, CON ESERCITAZIONI E SEMINARI SVOLTI IN COLLABORAZIONE TRA GLI STUDENTI E CON LA PRESENZA E L’INTERAZIONE DEL DOCENTE (3 CFU/24 ORE) •SIA LE LEZIONI FRONTALI CHE LE ATTIVITÀ DI LABORATORIO SONO SVOLTE IN UN’AULA DI LABORATORIO E CIASCUN INCONTRO CON GLI STUDENTI PREVEDE SIA LA PRESENTAZIONE DEL MATERIALE DIDATTICO DA PARTE DEL DOCENTE CHE LE ESERCITAZIONI SULLE RELATIVE APPLICAZIONI. AGLI STUDENTI VERRÀ ASSEGNATO UN PROGETTO CHE PUÒ RIGUARDARE: •UN SURVEY SU UNA TEMATICA EMERGENTE DI BASI DI DATI •L’ESECUZIONE DI ESPERIMENTI PER CONFRONTARE O VALIDARE METODOLOGIE O TECNOLOGIE INNOVATIVE NEL NELL’AREA DELLE BASI DI DATI •L’IMPLEMENTAZIONE DI STRUMENTI DI SUPPORTO A METODOLOGIE E/O TECNICHE INNOVATIVE NELL’AREA DELLE BASI DI DATI •LA PROPOSTA DI UNA METODOLOGIA O TECNICA INNOVATIVA PER RISOLVERE UN PROBLEMA INERENTE LE BASI DI DATI |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| •IN CIASCUN APPELLO L’ESAME DI PROFITTO CONSISTE IN UNA PROVA SCRITTA PROPEDEUTICA ALLA PROVA ORALE FINALE IN CUI VERRANNO ACCERTATE LE CONOSCENZE ACQUISITE E DISCUSSE LE ATTIVITÀ SVOLTE DURANTE IL CORSO. LE ATTIVITÀ COMPRENDONO LA REALIZZAZIONE DI UN PROGETTO DI GRUPPO. LA PROVA SCRITTA PUÒ ESSERE SOSTITUITA DA DUE PROVE IN ITINERE DURANTE IL CORSO DELLE LEZIONI ED INCLUDE DOMANDE CHE RIGUARDANO SIA LA CONOSCENZA E LA COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI SVOLTI IN CLASSE CHE LA CAPACITÀ DI APPLICARLE ATTRAVERSO GLI ESERCIZI. •PROVA SCRITTA (2 ORE): PER ACCERTARE LE CONOSCENZE ACQUISITE SULLE TECNICHE AVANZATE PER LE BASI DI DATI, LE TRACCE CONTERRANNO DOMANDE APERTE ED ESERCIZI. I PUNTEGGI SONO ASSEGNATI A SECONDA DELLA COMPLESSITÀ DELLE DOMANDE O DEGLI ESERCIZI (TRA I 4 E I 10 PUNTI). I CRITERI DI VALUTAZIONE RIGUARDERANNO LA CORRETTEZZA E LA COMPLETEZZA DELL'APPRENDIMENTO E LA CHIAREZZA ESPOSITIVA. IL VOTO FINALE SARÀ RIPORTATO IN TRENTESIMI. •PROVE INTERCORSO: VERRANNO EROGATE 2 PROVE INTERCORSO NON CUMULATIVE, UNA A METÀ CORSO ED UNA A FINE CORSO ENTRAMBE VALUTATE IN TRENTESIMI. GLI STUDENTI CHE SUPERERANNO LE PROVE SARANNO ESENTATI DALLA PROVA SCRITTA. LO SCOPO È QUELLO DI INCENTIVARE GLI STUDENTI A SEGUIRE IN MODO PROFICUO IL CORSO. •PROGETTO: IL PROGETTO PERMETTERÀ ALLO STUDENTE DI ESERCITARSI SUGLI ARGOMENTI APPRESI DURANTE IL CORSO. IN SEDE DI ESAME, IL PROGETTO VERRÀ DISCUSSO DIRETTAMENTE CON IL DOCENTE CHE VERIFICHERÀ SOPRATTUTTO: •ADESIONE ALLE RICHIESTE DELLA TRACCIA •FUNZIONAMENTO DEL SOFTWARE PRODOTTO •COMPRENSIONE DEGLI ARGOMENTI IMPLEMENTATI •CAPACITÀ DI MODIFICA DEL SOFTWARE PRODOTTO E GRADO DI FAMILIARITÀ CON IL SOFTWARE. •PROVA ORALE PER ACCERTARE LE CONOSCENZE ACQUISITE. I CRITERI DI VALUTAZIONE RIGUARDERANNO LA COMPLETEZZA E LA CORRETTEZZA DELL'APPRENDIMENTO E LA CHIAREZZA ESPOSITIVA. •VALUTAZIONE: LA VALUTAZIONE FINALE SARÀ DATA DAL PUNTEGGIO MEDIO DELLE PROVE INTERCORSO (O VOTO DELL'APPELLO) E DEI PUNTI OTTENUTI CON LA DISCUSSIONE DEL PROGETTO OBBLIGATORIO E DALLA PROVA ORALE. |
| Testi | |
|---|---|
| LIBRI DI TESTO: 1. R.A. ELMASRI, S.B. NAVATHE, “SISTEMI DI BASI DI DATI - FONDAMENTI E COMPLEMENTI”, 7A EDIZIONE, PEARSON, 2018 2. P. ATZENI, S. CERI, S. PARABOSCHI, R. TORLONE, “BASI DI DATI”, 6A EDIZIONE, MCGRAW-HILL, 2023 ALTRO: MATERIALE INTEGRATIVO FORNITO DAL DOCENTE |
| Altre Informazioni | |
|---|---|
| LA FREQUENZA DELL’INSEGNAMENTO È FORTEMENTE CONSIGLIATA. GLI STUDENTI DEVONO ESSERE PREPARATI A TRASCORRERE UNA BUONA QUANTITÀ DI TEMPO NELLO STUDIO AL DI FUORI DELLE LEZIONI E NELLO SVILUPPO DEL PROGETTO. LE INFORMAZIONI RELATIVE AL CORSO SONO DISPONIBILI SULLA PIATTAFORMA DI E-LEARNING DEL DIPARTIMENTO DI INFORMATICA ALL’INDIRIZZO HTTP://ELEARNING.INFORMATICA.UNISA.IT/EL-PLATFORM/ CONTATTI PROF.SSA GENOVEFFA TORTORA TORTORA@UNISA.IT |
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