- Oggetto:
Laboratorio: Complementi di informatica: dalla gestione all'analisi dei dati
- Oggetto:
Laboratory: Complementary information: from management to data analysis
- Oggetto:
Anno accademico 2023/2024
- Codice attività didattica
- ECM0343
- Docente
- Luigi Di Caro (Titolare del corso)
- Corso di studio
- Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
- Anno
- 1° anno, 2° anno, 3° anno
- Periodo
- Primo semestre
- Tipologia
- Altre attività
- Crediti/Valenza
- 2
- SSD attività didattica
- NN/00 - nessun settore scientifico
- Erogazione
- Tradizionale
- Lingua
- Italiano
- Frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia esame
- Scritto
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'insegnamento ha l'obiettivo di fornire agli studenti una solida base di conoscenze riguardanti la gestione dei dati. Gli obiettivi formativi principali includono:
- Comprendere i concetti fondamentali relativi ai tipi di dati, dataset, e formati di dati.
- Acquisire conoscenze di base sulla gestione dei database, inclusa la progettazione e l'organizzazione dei dati.
- Apprendere i principi per minimizzare le ridondanze e ottimizzare l'efficienza nella gestione dei dati.
- Sviluppare competenze pratiche nell'utilizzo di strumenti e tecnologie per la gestione dei dati.
The teaching aims to provide students with a solid foundation of knowledge regarding data management. The main training objectives include:
- Understand fundamental concepts related to data types, datasets, and data formats.
- Acquire basic knowledge of database management, including data design and organization.
- Learn the principles to minimize redundancies and optimize efficiency in data management.
- Develop practical skills in using data management tools and technologies.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di:
- Identificare e spiegare i concetti chiave relativi ai tipi di dati, dataset e formati di dati.
- Progettare semplici basi di dati
- Applicare principi di progettazione per minimizzare le ridondanze e migliorare l'efficienza dei database.
- Utilizzare R per l'import/export e la manipolazione di base dei dati
- Analizzare criticamente problemi legati alla gestione dei dati e proporre soluzioni adeguate.
At the end of the course, students will be able to:
- Identify and explain key concepts related to data types, datasets, and data formats.
Design simple databases - Apply design principles to minimize redundancies and improve database efficiency.
- Use R for import/export and basic data manipulation
- Critically analyze problems related to data management and propose appropriate solutions.
- Oggetto:
Programma
- Introduzione alla gestione dei dati
- Concetti fondamentali: dati, informazioni, conoscenza.
- Tipi di dati e formati comuni.
- Basi di dati e Sistemi di Gestione di Database (DBMS)
- Progettazione di Database
- Nozioni di modello concettuale e schema logico.
- Ridondanza e Normalizzazione
- Problemi legati alla ridondanza dei dati.
- Tecnologie per la Gestione dei Dati Non Strutturati
- Introduzione ai Big Data e NoSQL.
- Gestione di dati non strutturati e semi-strutturati.
- Strumenti e Tecniche di Analisi dei Dati
- Introduzione all'analisi dei dati.
- Introduction to data management
- Fundamental concepts: data, information, knowledge.
- Common data types and formats.
- Databases and Database Management Systems (DBMS)
- Database design
- Notions of conceptual model and logical scheme.
- Redundancy and Normalization
- Problems related to data redundancy.
- Technologies for the Management of Unstructured Data
- Introduction to Big Data and NoSQL.
- Management of unstructured and semi-structured data.
- Data Analysis Tools and Techniques
- Introduction to data analysis.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni frontali in aula, con spiegazioni teoriche e esempi pratici.
Esercitazioni pratiche in laboratorio per l'applicazione dei concetti appresi.
Discussione di casi studio e progetti pratici legati alla gestione dei dati.
Utilizzo di strumenti software per la manipolazione e l'analisi dei dati.Classroom lessons, with theoretical explanations and practical examples.
Practical laboratory exercises for the application of the concepts learned.
Discussion of case studies and practical projects related to data management.
Use of software tools for data manipulation and analysis.- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
La valutazione degli studenti sarà basata su test intermedi assegnati durante il corso e la artecipazione attiva alle lezioni e alle esercitazioni.
Student evaluation will be based on intermediate tests assigned during the course and active participation in lessons and exercises.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Note
Orario: 18:00 - 20:00
Quando: Martedì e Mercoledì (prima lezione Martedì 21 Novembre 2023)
Dove: LAB. LI5 - Thin Client (Campus Luigi Einaudi)
- Oggetto:
