Università degli Studi di Napoli "Parthenope"

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico: 
2018/2019
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Corso di afferenza: 
Settore disciplinare: 
METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE (SECS-S/06)
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
9
Anno di corso: 
2
Docenti: 
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
72

Obiettivi

Il corso è finalizzato a formare uno studente dotato delle conoscenze e delle capacità necessarie per un efficace ed efficiente utilizzo dei patrimoni informativi presenti nelle imprese ed in grado di contribuire alla costruzione, all'aggiornamento e alla gestione di basi di dati, al fine di utilizzarle per l’analisi strategica dei dati di mercato, di valutare il posizionamento dell'impresa nei diversi segmenti di mercato, di valutare le potenzialità di espansione dei nuovi mercati e di analizzare gli andamenti dei beni ed effettuare previsioni dei beni di consumo e di investimento. Inoltre, il corso sarà in linea con le conoscenze richieste per l'ammissione all'esame di stato abilitante alla professione di Attuario Junior.
Conoscenze e capacità di comprensione
Scopo del corso è di offrire un’introduzione a concetti (“conoscere”) e tecniche fondamentali (“saper fare”) su basi di dati, su linguaggi di interrogazione e gestione e su tecniche e metodi di progettazione che potranno essere utili allo studente per la prosecuzione degli studi magistrali e per il suo futuro lavoro.
In particolare, relativamente alle conoscenze, verrà inizialmente approfondito lo studio delle basi di dati: il modello relazionale e i relativi linguaggi con riferimento ai sistemi esistenti (in particolare al linguaggio sql). Verrà poi affrontato il processo di progettazione concettuale e logica delle basi di dati relazionali, e la loro verifica e ottimizzazione, che permetterà, partendo dai requisiti di utente, di arrivare a produrre strutture di basi di dati di qualità. Verranno approfondite le principali tecniche per la visualizzazione e il trattamento dei dati, quali report, maschere e moduli).
Infine, verranno introdotti alcuni argomenti avanzati quali il data warehousing e il data mining, il problema dei big data, le basi di dati online, le basi di dati multimediali.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Particolare enfasi viene posta sull’aspetto applicativo, che è parte fondamentale del corso e della valutazione finale.
Lo studente sarà in grado di progettare prima concettualmente e poi logicamente un data base relazionale utilizzando adeguati strumenti. Egli sarà in grado di verificarne il progetto attraverso le tecniche principali di ottimizzazione, quali la normalizzazione. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di sviluppare piccole applicazioni db-based effettivamente funzionanti a partire da progetti sviluppati durante il corso.
Autonomia di giudizio
Capacità di valutare la fattibilità di una progettazione basata su un data base management system. Conoscenze sulle effettive potenzialità che un dbms mette a disposizione.
Abilità comunicative
Conoscenza della terminologia tecnica e degli strumenti di comunicazione disponibili in un ambiente dbms (report, maschere, moduli, applicazioni, .). Lo studente sarà in grado di sviluppare applicativi pienamente funzionanti con interfacce amichevoli (anche in ambito web).

Prerequisiti

Sono richieste conoscenze di base di Informatica Generale, con particolare riferimento ai Tipi di Dati. È richiesta la capacità da parte dello studente di tradurre semplici problemi reali in algoritmi implementabili su di un elaboratore.

Contenuti

Blocco 1 – DATABASE (12 h):
1. Nozione di database
2. Uso di un database
3. Modello dei dati
a. Database non relazionali
b. Database relazionali
4. Il linguaggio SQL
Blocco 2 – OPERAZIONI DI DATA MANIPULATION (16 h):
1. Interrogazioni su una tabella
2. Interrogazioni su più tabelle
3. Interrogazioni tramite operatori su insiemi
4. Subquery
5. Manipolazioni di dati
Blocco 3 – OPERAZIONI DI DATA DEFINITION (16 h):
1. Creazione di tabelle
2. Tipi di dati
3. Vincoli
4. Comandi
Blocco 4 - ACCESSO AI DATI (16 h):
1. Viste logiche
2. Gestione delle transazioni
3. Sicurezza nell'accesso ai dati
Blocco 5 - DBMS DISTRIBUITI E ARCHITETTURE CLIENT/SERVER (12 h):
1. Distribuzione dei dati
2. Architetture Client/ServerData warehouse
3. Il processo di data mining

Metodi didattici

Per migliorare ed incrementare la capacità di apprendimento si cercherà di stimolare la curiosità e l’interesse presentando i risvolti “pratici” di quanto viene detto, o fatto, a lezione. Si cercherà di stimolare un colloquio continuo con gli studenti e di motivarli ad uno studio costante tramite “prove intercorso” che potrebbero anche valere per esoneri parziali di prove di esame.
Nelle lezioni verrà fatto uso di lucidi per presentare gli argomenti, adeguatamente corredati da elementi multimediali, per cercare di mantenere l’attenzione sempre vigile.
Lo studente sarà invitato ad approfondire gli argomenti presentati a lezione indicando siti web e risorse online di particolare interesse.
Ci sarà un ricorso estremamente intensivo ad esempi da illustrare in aula da parte del docente o di esercizi da svolgere in aula o a casa dallo studente, con correzione nella lezione successiva.

Verifica dell'apprendimento

La verifica si basa su una prova scritta e su un lavoro di gruppo per gli studenti frequentanti, mentre la verifica consta di una prova scritta ed una orale per gli studenti non frequentanti. La prova scritta si compone di cinque domande a risposta aperta (cui è attribuito un punteggio massimo di 5 punti per ciascuna risposta) e di un esercizio sul codice SQL (cui è attribuito un punteggio massimo di 5 punti).
Il lavoro di gruppo verte sull’analisi di un caso di studio e sull’elaborazione di un progetto di sistema informativo e la realizzazione di una base di dati.
La votazione del lavoro di gruppo o della prova orale è espressa in trentesimi e fa media con quella della prova scritta (con uguale ponderazione) ai fini della valutazione finale.

Testi

Atzeni P., Ceri S., Fraternali P., Paraboschi S., Torlone R. “Basi di dati” - Quinta edizione. McGraw-Hill ISBN 978-88-386-9445-5.

Altre informazioni