Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Claudia DIAMANTINI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM07] INGEGNERIA GESTIONALE Master Degree (2 years) - [IM07] MANAGEMENT ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2018-2019
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Italiano
Italian
Conoscenza dei meccanismi di funzionamento di un calcolatore acquisiti in corsi di fondamenti di informatica.
Knowledge of the functioning principles of computers acquired in courses of fundamentals of computer science.
- Lezioni di Teoria, 55 ore
- Esercizi, 10 ore
- Laboratorio, 7 ore
- Theory, 55 hours
- Exercises, 10 ore hours
- Lab, 7 hours
L’insegnamento permette agli studenti di acquisire conoscenze avanzate sulle architetture e tecnologie dei moderni sistemi informativi e sulla relazione fra tecnologie dell'informazione e struttura organizzativa. Esso fornisce inoltre conoscenze di base relativamente alla gestione di dati a livello operativo e
ai principi e modelli alla base della Business Intelligence e analisi dei dati.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze per individuare la tecnologia informatica corretta rispetto alle esigenze del particolare contesto
applicativo e organizzativo, saper gestire, interrogare ed analizzare dati aziendali.
Competenze trasversali.
L’insegnamento fornisce allo studente l’opportunità di affinare le proprie capacità di giudizio ed apprendimento in autonomia oltre alle abilità
comunicative, anche grazie alla possibilità di sviluppare e discutere lavori di approfondimento e sintesi di argomenti a partire da sorgenti informative
diverse o alla possibilità di partecipare ad attività progettuali.
Knowledge and Understanding.
The course enables students to acquire advanced knowledge of architectures and technologies of modern information systems and of the relationship
between information technology and organizational structure. It also provides basic knowledge of the management of information at the operational level
and of the principles and models behind Business Intelligence and Data Analysis.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will be able to apply the knowledge to adopt the correct computer technology according to the needs of the particular application and
organizational context, to manage, query and analyze corporate data.
Transversal Skills.
The course provides students with the opportunity to improve their autonomous judgment and learning skills, in addition to communication skills, also thanks to the opportunity to develop and discuss in-depth work and synthesis of topics from different information sources or the possibility to participate in project activities.
Lezioni di Teoria:
- Introduzione ai sistemi informativi aziendali: definizioni di base, la prospettiva informativa della teoria dell’organizzazione. Segmentazione dei sistemi informativi aziendali.
- Sistemi informativi per il supporto operativo: i sistemi ERP, basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati, modello relazionale, interrogazione di basi di dati, linguaggio SQL, progettazione di basi di dati e modello ER.
- Sistemi informativi per il supporto decisionale: data warehouse, olap, cenni alle tecniche di data mining.
Esercizi:
- modellazione con modelli relazionale e ER
- query SQL
- progetto di un datawarehouse
Laboratorio:
- creazione ed interrogazione di database con MySQL
- simulazione esame scritto con Perception
Theory:
- Introduction to enterprise information systems: basic definitions, the information perspective of organization theory, classes of enterprise information systems.
- Operational information systems, ERP systems, Databases and database management systems, relational model, database querying, SQL language, database design and ER model.
- Decision support information systems: data warehouse, olap, elements of data mining techniques.
Exercises:
- Modeling with relational and ER models
- query SQL
- datawarehouse design
Lab:
- database creation and querying with MySQL
- written exam simulation with Perception
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti consiste in due prove:
- una prova scritta, consistente in domande a risposta aperta e chiusa sugli argomenti del corso relativi alla gestione di dati. La prova scritta può essere sostituita dal progetto di una base di dati o lo sviluppo di una tesina di approfondimento su aspetti avanzati del corso.
- una prova orale, consistente nella discussione sui temi del corso inerenti i sistemi informativi aziendali, e sulle eventuali lacune evidenziatesi nello svolgimento della prova precedente.
Per accedere alla prova scritta lo studente deve avere ottenuto almeno la sufficienza nella prova scritta o nel progetto. Il progetto può essere svolto in gruppi, composti al massimo da tre studenti. Un esito positivo del progetto permette di accedere alla prova orale nello stesso appello o in appelli successivi. Viceversa la prova scritta deve essere sostenuta nello stesso appello della prova orale .
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo la valutazione dell'apprendimento, lo studente deve dimostrare, attraverso le prove prima descritte, di aver ben compreso i concetti esposti nel corso sulle tecnologie per la gestione di sistemi informativi e deve dimostrare di aver ben chiare e di saper applicare correttamente le metodologie di progettazione e gestione di una base di dati. La valutazione massima è attribuita agli studenti che dimostrano ottima capacità di analisi e progettazione, e una conoscenza approfondita dei contenuti dell’insegnamento, rigore metodologico ed appropriatezza di vocabolario tecnico.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Viene attribuito un voto in trentesimi, con eventuale lode.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Ad ognuna delle due prove prima indicate è assegnato un punteggio compreso tra zero e 30. Il voto complessivo, in trentesimi, è dato dalla media dei voti ottenuti nelle due prove. Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno la sufficienza, pari a diciotto punti, in ognuna delle due prove. dimostrando una conoscenza e comprensione di base su tutti i quesiti proposti e la capacità di risolvere in autonomia problemi semplici, o di media complessità con il supporto parziale del docente.
Learning Evaluation Methods.
The assessment of student learning consists of two parts:
- A written test consisting of open-ended and closed-ended questions on the course topics related to databases and database management systems. The written test may be replaced by the design of a data base or the development of a survey on advanced course topics;
- An oral examination, on topics related to enterprise information systems, and on any shortcomings detected in the course of the previous test.
To access the written exam, the student must have obtained at least a pass in the written test or project. The project can be done in groups, with a maximum of three students. A positive outcome of the project gives access to the oral examination in the same appeal or in subsequent appeals. Conversely, the written test must be performed in the same session of the oral examination In case of failure of the oral exam, the student must also repeat the written test.
Learning Evaluation Criteria.
To successfully pass the assessment of learning, the student must demonstrate, through the tests described above, a good understanding of the concepts related to the technologies for the management of information systems presented in the course, and must demonstrate to be able to correctly apply methodologies for design and management of a data base. The maximum score is given to students who demonstrate excellent analysis and design skills and a thorough knowledge of the course contents, methodological rigor and appropriateness of technical vocabulary.
Learning Measurement Criteria.
A score between 0 and 30, possibly with laude.
Final Mark Allocation Criteria.
A score between zero and 30 is assigned to each of the two tests indicated above. The overall grade is between zero and 30, calculated as the average of the marks obtained in the two tests. In order for the overall outcome grade to be positive, the student must achieve at least a pass, amounting to eighteen points in each of the two tests, showing a basic knowledge and understanding on all the questions proposed, and the ability to autonomously solve simple problems, or problems of medium complexity with the help of the teacher.
- C. Batini, B. Pernici, G. Santucci (curatori), Sistemi Informativi, Franco Angeli, 2005.
- P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, “Basi di dati", 5° ed.”, McGraw-Hill, Italia
- Altro materiale reso disponibile sul sito del corso raggiungibile al link https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7864
- C. Batini, B. Pernici, G. Santucci (curatori), Sistemi Informativi, Franco Angeli, 2005.
- P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, “Basi di dati", 5° ed.”, McGraw-Hill, Italia
- Further material available at https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7864
No
No
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2018-2019
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427