Business Intelligence per Big Data
Table of content
- Informazioni generali
- Orario delle lezioni
- Avvisi
- Esami
- Lezioni
- Esercitazioni in Laboratorio
- Esercitazioni da consegnare
- Temi d’esame
- Progetto di analisi di dati
- Altro materiale
- Esercitazioni in Laboratorio
Informazioni generali
- CFU: 8
- Docente: Tania Cerquitelli
- Esercitatore: Giuseppe Attanasio
Orario delle lezioni
GIORNO | ORARIO | AULA |
Martedì | 10:00 – 13:00 | Virtual Classroom |
Giovedì | 13:00 – 16:00 | Virtual Classroom |
Avvisi
Esami
Lezioni
Data science
- Introduction to data science (pdf)
- Data preprocessing (pdf)
- Association rules (pdf)
- Clustering (pdf)
- Classification (pdf)
- Use case: Modelling energy efficiency of buildings based on open-data (pdf)
- Use case: Predictive maintenance (pdf)
- Use case: Characterising Electricity Consumption Over Time (pdf)
Data Warehouse
- Progettazione di data warehouse [(6 per pag)]
- Analisi OLAP (6 per pag., 2 per pag.)
- SQL esteso e viste materializzate in Oracle (2 per pag, 6 per pag )
Big Data e NoSQL
- Beyond Relational Databases (2 per pag., 6 per pag.)
- Database distribuiti (2 per pag., 6 per pag.)
- MongoDB (2 per pag., 6 per pag.)
Materiale di ripasso (Basi di dati)
-
- Modello relazionale (6 per pag., 2 per pag.)
- Il linguaggio SQL: Istruzione SELECT – fondamenti (6 per pag., 2 per pag.)
- Il linguaggio SQL: Istruzioni nidificate (6 per pag.,2 per pag.)
- Il linguaggio SQL: istruzioni di aggiornamento (6 per pag.,2 per pag.)
- Il linguaggio SQL: gestione delle tabelle (6 per pag.,2 per pag.)
Esercitazioni in Laboratorio
Informazioni generali
- Video tutorial per l’installazione di RapidMiner Studio 9.6 ed estensioni su macOS Catalina e Windows 10.
- I laboratori verranno registrati. In prima istanza, verrà usata la piattaforma Virtual Classroom/Zoom. In caso di malfunzionamento, verrà specificato su questa pagina un link ad una piattaforma esterna su cui comunque sarà effettuata la registrazione.