DataBase and Data Mining Group

Table of content

• Informazioni generali
• Orario delle lezioni
• Avvisi
• Esami
• Lezioni
  • Materiale di ripasso (Basi di dati)
• Esercitazioni in Laboratorio
• Esercitazioni da consegnare
• Temi d’esame
• Progetto di analisi di dati
• Altro materiale
  • Materiale di ripasso (Basi di dati)
  • Software
• Esercitazioni in Laboratorio

Informazioni generali

• CFU: 8
• Docente: Tania Cerquitelli
• Esercitatore: Giuseppe Attanasio

Orario delle lezioni

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.