Data science e tecnologie per le basi di dati (2019/2020)


This page has hierarchy - Parent page: Teaching

Table of content


Informazioni generali

 

Avvisi

  • 15/11/2019 – è stato pubblicato il calendario delle sessioni di tutoraggio.
  • 01/11/2019 – Sono stati pubblicati il calendario con le scadenze per le consegne dei quaderni ed il testo del primo quaderno.
  • 25/10/2019 – è stato pubblicato il calendario completo dei laboratori.

Esami

  • Regole d’esame (pdf)
  • L’esame scritto è obbligatorio, l’esame orale è facoltativo. Per accedere all’esame scritto, valgono le classiche procedure di prenotazione tramite il portale della didattica. Invece per accedere all’esame orale è necessario rispettare le condizioni indicate nelle regole d’esame e, in aggiunta allo scritto, prenotarsi in anticipo. Le istruzioni specifiche per prenotarsi all’esame orale sono state inviate via email istituzionale a tutti gli studenti iscritti al corso.

  • Dettagli sugli esami orali:
    • Gli studenti saranno allocati nella date prescelte dagli stessi fino ad esaurimento della disponibilità temporale, in ordine di adesione (fa fede il timestamp del form). In caso di eventuale saturazione, saranno aggiunte nuove disponibilità.
    • Gli studenti riceveranno conferma via email della loro richiesta di prenotazione entro il giorno successivo alla scadenza di prenotazione di ciascuna data, con l’indicazione dell’accettazione o meno in base all’ordine e alla disponibilità.
    • E’ possibile annullare la propria prenotazione fino al giorno precedente alla data dell’orale. In caso di imprevisti all’ultimo minuto, si invitano gli studenti a segnalare in ogni caso la loro assenza per facilitare l’organizzazione dei colloqui.
    • Per ulteriori informazioni sull’esame orale, scrivere a Andrea Pasini (nome.cognome@polito.it) con subject del messaggio “Orali DSTBD”.

Slides delle lezioni

  • Introduzione al corso (slides)

Parte I

  • Data Science: introduzione (slides)
  • Data warehouse: introduzione (slides)
  • Data warehouse: progettazione (slides)
  • Data warehouse: analisi (slides)
  • Data mining: introduzione (slides)
  • Data mining: preprocessing (slides)
  • Data mining: Association rules (slides). New, aggiornato il 17/10/2019
  • Data mining: classificazione (slides)
  • Data mining: classificazione, Random Forests (slides)
  • Data mining: classificazione, reti neurali (slides)
  • Data mining: clustering (slides)

Parte II

  • Triggers (slides)
  • Introduzione ai DBMS (slides)
  • Buffer Manager (slides)
  • Accesso fisico ai dati (slides)
  • Ottimizzazione delle query (slides)
  • Physical Design (slides)
  • Gestione della concorrenza (slides)
  • Gestione dell’affidabilità (slides)
  • DBMS distribuiti (slides)
  • Beyond relational databases (slides)

Oracle

 


Slides delle esercitazioni

In questa sezione saranno pubblicati i testi delle esercitazioni, tra cui quelle svolte in aula, e temi d’esame.

SQL esteso

Data warehouse

Trigger



Tutoraggio

  • Il calendario delle sessioni di tutoraggio è il seguente:
    • lunedì 18/11/2019 dalle 16:00 alle 17:30 (aula 13B)
    • lunedì 25/11/2019 dalle 16:00 alle 17:30 (aula 13B)
    • lunedì 02/12/2019 dalle 16:00 alle 17:30(aula 13B)
    • lunedì 09/12/2019 dalle 16:00 alle 17:30 (aula 13B)
    • mercoledì 08/01/2020 dalle 10:00 alle 11:30 (aula 7D)
    • mercoledì 15/01/2020 dalle 10:00 alle 11:30 (aula 7D)

 

Esercitazioni di Laboratorio

In questa sezione saranno pubblicati i testi ed il materiale per le esercitazioni di laboratorio.

  • La prima esercitazione di laboratorio sarà martedì 22 ottobre 2019.
  • Il calendario delle esercitazioni di laboratorio è il seguente:
    • martedì 22 ottobre – Lab 1, SQL esteso – esercitatore
    • martedì 29 ottobre – Lab 2, Data Studio – esercitatore
    • martedì 05 novembre – assistenza borsista
    • martedì 12 novembre – Lab 3, Data Mining – esercitatore
    • martedì 19 novembre – assistenza borsista
    • martedì 26 novembre – Lab 4, Trigger – esercitatore
    • martedì 03 dicembre – assistenza borsista
    • martedì 10 dicembre – Lab 5, Ottimizzatore – esercitatore
    • martedì 17 dicembre – Lab 6, MongoDB – esercitatore
  • Gli studenti devono assicurarsi di avere un account attivo presso il LABINF.
  • Gli orari e la ripartizione in squadre delle esercitazioni di laboratorio sono indicati nella seguente tabella.
    • La suddivisione nelle due squadre è in base all’ordine alfabetico del cognome degli studenti.
    • Gli studenti che avessero sovrapposizioni di orario con altri corsi, a causa delle quali non sono in grado di rispettare la suddivisione oraria in base al proprio cognome, devono richiedere il cambio di squadra inviando un’email ad Andrea Pasini (andrea.pasini @ polito.it) con subject “DSTBD Laboratorio cambio turno”, indicando l’orario e il corso con il quale hanno sovrapposizione.
 Squadra   Studenti  Giorno   Orario  Laboratorio 
 A  cognome con iniziale da A a GE inclusi  Martedì  16:00-17:30  LABINF
 B  cognome con iniziale da GI a Z inclusi  Martedì  17:30-19:00  LABINF


  • Esercitazione 1 – data warehouse e SQL esteso
  • Esercitazione 2 – data-warehouse analytics e reporting (Google Data Studio)
  • Esercitazione 3 – analisi di un dataset reale mediante il tool di machine learning RapidMiner
    • testo
    • dataset (.xls)
    • RapidMiner
    • NOTA: Per allocare un maggiore spazio di memoria per il processo di RapidMiner è necessario modificare lo script RapidMinerGUI.bat (in Windows) o RapidMinerGUI (sotto Linux), aumentando il valore di default assegnato alla variabile MAX_JAVA_MEMORY secondo la capacità del sistema utilizzato. Lo spazio di memoria deve essere indicato in MB.

Materiale per svolgere i laboratori sul proprio pc

Installazione di Oracle Database 11g e SQL Developer

  • Tutorial per Windows (pdf)
  • Tutorial per Ubuntu (pdf)

Installazione di RapidMiner

 


 

Esercitazioni da consegnare (homework)

In questa sezione sono pubblicati i testi e le indicazioni per i “quaderni”, le esercitazioni da svolgere autonomamente durante il corso e da consegnare tramite caricamento sulla pagina del corso del portale della didattica (nella scheda “Consegna Elaborati”). La consegna nei tempi e modi previsti, e il superamento di un’eventuale verifica permettono agli studenti di ottenere punti aggiuntivi all’esame, in base alle modalità descritte nelle regole d’esame. Per chiedere informazioni sul quaderno, inviare un messaggio di posta elettronica agli esercitatori con le seguenti modalità.

  • Il messaggio deve avere come oggetto “DSTBD quaderno“.
  • Nel corpo del messaggio devono essere indicati il proprio nome, cognome e numero di matricola, oltre alla richiesta specifica.

Affinché la consegna del quaderno sia presa in considerazione per ottenere il relativo punteggio, è necessario rispettare le seguenti condizioni:

  • Svolgere tutti i punti indicati nel testo degli esercizi.
  • Preparare un file in formato PDF, DOC o ODT contenente lo svolgimento degli esercizi.
  • Assegnare il nome del file secondo il seguente formato (non è case sensitive): QuadernoN_Cognome_Nome_Matricola.XXX dove
    • Matricola, Cognome e Nome sono da sostituire con i dati dello studente, eventuali lettere accentate sono da riportare senza accento, e nomi  o cognomi doppi (costituiti da più parole separate) devono essere riportati come una parola unica senza spazi,
    • la N che segue Quaderno deve essere sostituita con il numero di quaderno consegnato,
    • l’estensione del file XXX rispecchia il tipo di file prescelto per lo svolgimento degli esercizi (PDF, DOC o ODT).
    • Esempio: lo studente Marco Giulio De Medici, matricola S123456, consegna il quaderno numero 2 in formato PDF, il nome del file è Quaderno2_DeMedici_MarcoGiulio_s123456.PDF
    • Siccome i file caricati sono processati in modo automatico, l’assegnazione di un nome sbagliato al file comporta l’annullamento della consegna del relativo quaderno. Non saranno effettuate correzioni manuali dei nomi dei file dopo la consegna.
  • Caricare il file sul portale della didattica, nella scheda “Consegna Elaborati”, entro la data di scadenza indicata per ciascun quaderno.
    • Non sono permessi caricamenti multipli per lo stesso studente e quaderno.
    • Fa fede la data di caricamento indicata dal portale della didattica.
    • Siccome i file caricati sono processati in modo automatico, il caricamento oltre la scadenza comporta l’annullamento della consegna del relativo quaderno.
    • Durante la procedura di upload viene richiesto l’inserimento di un campo “Descrizione”. Riportare lo stesso nome assegnato al file secondo le specifiche sopra descritte (con o senza estensione, nel campo descrizione è ininfluente).
    • Solo coloro che non hanno accesso alla pagina web del corso sul portale della didattica possono consegnare le esercitazioni tramite mail agli esercitatori entro la data di consegna.
  • Sostenere con esito positivo il colloquio di verifica nella data prevista (si vedano le regole d’esame). 

 

Il giorno in cui si sostiene la prova scritta, ogni studente che ha consegnato i quaderni deve portare con sé la stampa dei file caricati sul portale.

Calendario esercitazioni da consegnare (quaderni)

  • Data Warehouse. Pubblicazione entro il 02/11/2019 (consegna 10/11/2019)
  • Data Mining. Pubblicazione entro il 16/11/2019 (consegna 24/11/2019)
  • Trigger. Pubblicazione entro il 30/11/2019 (consegna 08/12/2019)
  • Ottimizzatore. Pubblicazione entro il 21/12/2019 (consegna 10/01/2019)

Testo delle esercitazioni da consegnare (quaderni).

  • Quaderno #1  (data wharehouse) da consegnare entro  domenica 10 novembre 2019, ore 23:59 (CET)
  • Quaderno #2 (data mining) da consegnare entro domenica 24 novembre 2019, ore 23:59 (CET). Dataset breast.xlsx (download)