Business Intelligence per Big Data

Business Intelligence per Big Data

Informazioni generali

SSD: ING-INF/05

CFU: 8

Docente: Tania Cerquitelli

Esercitatore: Paolo Bethaz

Avvisi

02-03-22: inizio delle lezioni!

Orari delle lezioni:

  • Mercoledì ore 11:30-14:30, aula 1T
  • Giovedì ore 13:00-16:00, aula R4

Slides delle lezioni

  • Introduzione all’insegnamento (slides)

Data science

  • Introduction to data science (slides)
  • Data preprocessing (slides)
  • Data exploration (slides)
  • Association rules (slides)
  • Clustering (slides)
  • Classification (slides)
  • Use case: Modelling energy efficiency of buildings based on open-data (slides)
  • Use case: Predictive maintenance (slides)
  • Use case: Characterising Electricity Consumption Over Time (slides)

Data Warehouse

Big Data e NoSQL

Materiale di ripasso (Basi di dati)


Esercizi

Esempi specifici di progettazione di DW e query in SQL esteso (pdf)

Esercizio sulle viste materializzate (pdf)

GiocoXTutti (pdf)

Made in Italy (pdf)

2014-05-15 – exam (pdf)

2017-04-24 – Accertamento (pdf)

Esercitazioni di Laboratorio

Le esercitazioni di laboratorio inizieranno a partire dalla terza settimana di lezione.

Video tutorial per l’installazione di RapidMiner Studio 9.10 ed estensioni su macOS e Windows 10.

Calendario (parziale) esercitazioni:


Esercitazioni da consegnare (homework)

In questa sezione saranno riportate le indicazioni per la consegna delle esercitazioni da consegnare (chiamate interscambiabilmente anche “homework” o “quaderni”). La consegna nei tempi e nei modi previsti permetterà agli studenti di ottenere un bonus all’esame (previa verifica del contenuto dell’elaborato sottomesso a cura del docente).

Svolgimento

L’esercitazione consiste nello svolgimento dei punti indicati nel testo di ogni esercitazione. L’attività deve essere svolta individualmente e consiste nella redazione di un report contenente lo svolgimento dell’esercitazione. La prima pagina del report deve contenere:

  • nome del corso
  • data
  • titolo dell’elaborato
  • nome, cognome e matricola dello studente

Il mancato rispetto delle suddette specifiche comporterà l’annullamento dell’elaborato. Non sarà possibile effettuare correzioni manuali dei nomi dei file dopo la consegna.

Consegna

Il report va salvato in formato PDF. Per facilitare la raccolta e la correzione dei report, vi chiediamo di seguire queste indicazioni in fase di caricamento:

  • Caricare il file da consegnare nella sezione Elaborati del Portale della Didattica. Il file deve essere caricato entro la scadenza prevista per ogni esercitazione. Fa fede la data di caricamento indicata dal portale della didattica. Poichè i file caricati sono processati in modo automatico, il caricamento oltre la scadenza comporta l’annullamento della consegna della relativa esercitazione.
  • Il nome del file deve avere il seguente formato: Cognome_Nome_Matricola_Es<NumeroEsercitazione>.<Estensione>. Ad esempio, Mario Rossi (s222222) caricherà il primo homework con il file nominato Rossi_Mario_s222222_Es1.pdf
  • Durante la procedura di upload viene richiesto l’inserimento di un campo “Descrizione”: inserire lo stesso nome del file. Nell’esempio del punto precedente la descrizione sarebbe stata: Rossi_Mario_s222222_Es1.pdf

Testo delle esercitazioni da consegnare

Esercitazione 1, classificazione: testo e materiale. L’esercitazione deve essere consegnata entro e non oltre il: 7 maggio 2022 23:59:59 CEST.

Esercitazione 2, MongoDB: testo. L’esercitazione deve essere consegnata entro e non oltre il 27 maggio 2022 23:59:59 CEST.


Progetto di Analisi di Dati

  • Progetto (pdf)
  • Specifiche (pdf)