L’obiettivo dell’insegnamento è di trasmettere conoscenze relative ai Big Data, all’utilizzo degli stessi al fine di orientare le decisioni manageriali e alla loro possibile integrazione nei sistemi informativi aziendali.
Prerequisiti
Nessuno
Testi
Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, Data Warehouse - Teoria e pratica della progettazione 2/ed, mcgraw-hill, 2006; P. Atzeni, S. Ceri, S. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di Dati: architetture e linee di evoluzione, McGraw-Hill, 2007; Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining, Addison-Wesley Alessandro Rezzani, Big Data, 2013, Apogeo Maggioli Editore.
Contenuti
Introduzione ai Big Data. Introduzione al Cloud Computing e dimensionamento di una infrastrutura cloud per la gestione e analisi dei dati. Data Warehouse: sistemi direzionali e di supporto alle decisioni, modello multidimensionale, architettura di un Data Warehouse, operatori OLAP, modelli logici, progettazione concettuale. Data Mining: Il processo di Knowledge Discovery in Databases, cenni alle tecniche di data preprocessing, tecniche di Data Mining. I principali strumenti per il Data Analytics. DBMS, Diagramma E-R.