Non sono previsti particolari prerequisiti

Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti:

• Nozioni fondamentali sull'Analisi dei Dati e Big Data
• Fondamenti di Database Relazionali
• Database Non Relazionali
• Analisi Dati in Python

Conoscenze e comprensione: Gli studenti acquisiranno le seguenti competenza:

· Conoscere i principali strumenti e approcci per l’analisi dei dati

· Comprendere i principi fondamentali dei database relazionali.

· Comprendere i principi alla base dei database NoSQL e le differenze rispetto ai DB relazionali

· Conoscere i fondamenti dei database a grafo e dei knowledge graph

 

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: : Gli studenti acquisiranno le seguenti competenza:

 

• Scrivere query SQL per estrazione, inserimento e aggiornamento dei dati
• Utilizzare Neo4j per modellare dati a grafo ed eseguire query con Cypher.
• Uso delle librerie NumPy e Pandas per l’analisi e la manipolazione dei dati

· Visualizzare i dati con strumenti di base per la rappresentazione grafica

 

Capacità di giudizio: Gli studenti sono guidati a sviluppare un approccio critico agli argomenti trattati, confrontando diverse soluzioni a uno stesso problema e imparando a individuare e proporre in modo autonomo l’alternativa più efficace ed efficiente.

 

Comunicazione: gli studenti devono imparare a comunicare con pubblici eterogenei, comunicando le proprie idee in modo logico, coerente ed efficace.

Lezione frontale, lavori di gruppo

Modalità d’esame

Discussione orale relativa allo sviluppo di un progetto pratico

Programma esteso

Modulo 1 — Introduzione all'Analisi dei Dati e Big Data (2h)

• Dati strutturati e non strutturati
• Concetto di Big Data: le 4V
• Panoramica degli strumenti per l'analisi dei dati

 

Modulo 2 — Fondamenti di Database Relazionali (22h)

• Concetti fondamentali dei DB relazionali
• Modellazione ER: entità, attributi, relazioni
• Schema relazionale
• Vincoli di integrità
• Linguaggio SQL
• Esercizi su SQLite

 

Modulo 3 — Database Non Relazionali (NoSQL) (16h)

• Introduzione ai Database NoSQL
• Focus su MongoDB
• Cenni di DB Distribuiti
• Database a Grafo e Knowladge Graph
• Uso di Neo4j e linguaggio Cypher

 

Modulo 4 — Analisi Dati con Python e Pandas (8h)

• Introduzione a NumPy e Pandas
• Serie e DataFrame
• Importazione da CSV, Excel, JSON
• Importazione da Database (SQL - Python)
• Operazioni di base: selezione, slicing, filtri
• Operazioni avanzate
• Visualizzazione dei dati

“Fundamentals of Database Systems", 7th Edition, Elmasri, Navathe, Addison-Wesley