SISTEMI INFORMATIVI

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2015/2016
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2016/2017
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
47
Prerequisiti: 

Nessuno.

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Prova scritta e orale.

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

L’obiettivo è di fornire le conoscenze necessarie sia metodologiche che implementative per l’analisi e la progettazione di sistemi per la gestione dei dati. Gli argomenti vengono trattati sia dal punto di vista teorico sia dal punto di vista implementativo. Alla fine del corso lo studente dovrebbe aver acquisito non soltanto le conoscenze teoriche sulla materia trattata, ma anche le tecniche e gli strumenti metodologici sufficienti per affrontare e condurre a termine il progetto completo di progettazione di una base di dati per il supporto decisionale. Il corso è mutuato dall’insegnamento “Basi di Dati M” erogato al corso di laurea specialistica di Biostatistica e statistica sperimentale.

Contenuti

Progettazione di basi di dati
La progettazione concettuale e logica
La normalizzazione
Basi di dati per il supporto alle decisioni
Eventuali variazioni saranno comunicate dal docente in aula

Programma esteso

• Progettazione di basi di dati
o Metodologie e modelli per il progetto
o Introduzione alla progettazione: il ciclo di vita dei sistemi informativi, metodologie di progettazione e basi di dati.
o Il modello Entità – Relazione: i costrutti principali del modello, panoramica finale del modello E-R
o Documentazione di schemi E-R, regole aziendali, tecniche di documentazione.
• La progettazione concettuale e logica
o L’analisi e la specifica dei requisiti
o Strategie di progetto: strategia top- down, strategia bottom- up, strategia inside-out, strategia mista
o Qualità di uno schema concettuale
o Strumenti CASE per la progettazione di basi di dati
• La normalizzazione
o Ridondanze e anomalie
o Dipendenze funzionali
o Forma normale di Boyce e Codd: definizione e decomposizione in forma normale di Boyce e Codd
o Progettazione di basi di dati e normalizzazione: verifiche di normalizzazione su entità e su associazioni, ulteriori decomposizioni di associazioni, ulteriori decomposizioni di schemi concettuali
• Basi di dati per il supporto alle decisioni
o Architetture e paradigmi per l’analisi dei dati
o Architettura dei data warehouse
o Schemi dei data warehouse : schema a stella, schema a fiocco di neve
o Operazioni per l’analisi dei dati, interfacce per la formulazione di query, drill down e roll up, data cube.
o Data mining: il processo di data mining, problemi di data mining, prospettive del data mining
Eventuali variazioni saranno comunicate dal docente in aula.

Bibliografia consigliata

Il materiale didattico sarà comunicato dal docente a lezione.

Metodi didattici

Lezioni frontali, seminari monotematici, esercitazioni.