• Edizioni di altri A.A.:
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  • Lingua Insegnamento:
    Italiano 
  • Testi di riferimento:
    Appunti del corso

    Per ulteriori approfondimenti:
    P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, McGraw-Hill
    Shannon Bradshaw et al. MongoDB: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data Storage. O’Reilly


     
  • Obiettivi formativi:
    L’obiettivo formativo per lo studente è che raggiunga i seguenti risultati di apprendimento:

    Conoscenza e capacità di comprensione

    Il corso intende fornire le conoscenze metodologiche e applicative relative ai principali strumenti e metodi per la gestione ed interrogazione di insiemi di dati potenzialmente grandi.

    Capacità di applicare conoscenza e comprensione

    Al termine del corso di insegnamento, lo studente anche con l’aiuto di casi di studio concreti svolti in laboratorio, sarà in grado di estrarre e manipolare dati da web, da file e da database, anche di grandi dimensioni.
     
  • Prerequisiti:

     
  • Metodi didattici:
    Lezioni orali. Esercitazioni pratiche in aula informatica.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Conoscenza e capacità di comprensione

    La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite una o più prove scritte ed un colloquio finale (quest’ultimo è facoltativo e/o a discrezione del docente).
    La valutazione finale, espressa in trentesimi, tiene conto sia delle prove scritte preliminari che del colloquio di esame.

    Capacità di applicare conoscenza e comprensione

    Durante le prove d’esame si verifica la capacità degli studenti di applicare le conoscenze fornite dal corso al fine di essere in grado di estrarre e manipolare dati da web, da file e da database, anche di grandi dimensioni.
     
  • Sostenibilità:
    TARGET AGENDA 2030

    5.b Rafforzare l’utilizzo di tecnologie abilitanti, in particolare le tecnologie dell’informazione e della comunicazione, per promuovere l’emancipazione della donna

    8.2 Raggiungere standard più alti di produttività economica attraverso la diversificazione, il progresso tecnologico e l’innovazione, anche con particolare attenzione all’alto valore aggiunto e ai settori ad elevata intensità di lavoro

    9.c Aumentare in modo significativo l’accesso alle tecnologie di informazione e comunicazione e impegnarsi per fornire ai paesi meno sviluppati un accesso a Internet universale ed economico entro il 2020 
  • Altre Informazioni:
    Email fabio.fioravanti@unich.it

    Ricevimento studenti per appuntamento. 

- Introduzione al fenomeno dei Big Data
- Database relazionali e non relazionali (NoSQL)
- Structured Query Language (SQL)
- MongoDB
- Lab & tools

• Introduzione ai database ed ai Big Data
• Database relazionali. Tabelle, relazioni ed attributi. Informazione incompleta e valori null. Vincoli di integrità.
• Algebra relazionale.
• Structured Query Language (SQL). Query di selezione, inserimento, aggiornamento e cancellazione. Join. Query annidate. Operatori aggregati. Indici.
• Transazioni ACID: atomicity, consistency, isolation and durability
• Database non relazionali (NoSQL). Modelli non relazionali: chiave-valore, Wide Column, document-based, a grafo, ad oggetti.
• CAP (or Brewer's) theorem. Consistency, Availability, Partition Tolerance.
• MongoDB. Collezioni e documenti. Query Language. Aggregation framework. Indici, repliche, sharding.

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