Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Domenico POTENA
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT09] INGEGNERIA GESTIONALE First Cycle Degree (3 years) - [IT09] MANAGEMENT ENGINEERING
Dipartimento: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze MatematicheDepartment: [040004] Dipartimento Ingegneria Industriale e Scienze Matematiche
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2016-2017
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Italiano
Italian
50 ore di teoria
10 ore di esercitazioni
12 ore di laboratorio
Theory: 50 hours
Exercises: 10 hours
Laboratory: 12 hours
il corso mira ad introdurre concetti, metodi e
linguaggi per la gestione di informazioni strutturate
nell’ambito di organizzazioni, comprendendo i
vantaggi di una gestione integrata basata su DBMS e
le differenze rispetto ad una gestione basata su file.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Alla fine del corso lo studente sarà in grado di realizzare semplici raccolte e analisi di requisiti informativi, progettare basi di dati di medie dimensioni, creare, popolare, e interrogare basi di dati usando linguaggi e sistemi di gestione di basi di dati allo stato dell’arte.
Competenze trasversali.
Lo sviluppo del progetto di una base di dati, che
verrà svolto in gruppo, e che porterà alla stesura di
una relazione, contribuirà a potenziare le capacità di
comunicazione, autonomia di giudizio e di risoluzione
di problemi. Le capacità comunicative anche verso
soggetti di formazione non ingegneristica verranno
sviluppate inoltre grazie al lavoro di gruppo e alle
interazione con esperti di dominio durante le fasi di
raccolta dei requisiti.
Knowledge and Understanding.
The course aims at introducing the concepts,
methods and languages for the management of
structured information within organizations. The
student will learn the advantages of using DBMS
manage data in an integrated fashion and the
differences with a file-based management.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
At the end of the course the student will be able to
perform simple gathering and analysis of information
requirements, to design medium-sized databases, to
create, to populate, and to query databases using
state-of-the-art languages and database
management systems.
Transversal Skills.
The development of the project of a database, which
will be done in groups and will be documented by a
report, will help to enhance communication,
independent judgment and problem solving skills.
Group work and interaction with domain experts,
during the requirement gathering phase, will
contribute to improve the ability to communicate with
non-engineering parties.
- Introduzione ai sistemi informativi aziendali: definizioni di sistema organizzativo, informativo, informatico. Processi aziendali. Caratteristiche di processi, informazioni e dati.
- Introduzione alle basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati: motivazioni, schemi e istanze, livelli di astrazione, astrazione e indipendenza. Linguaggi per la gestione di basi di dati. Utenti di una base di dati.
- Modello relazionale: definizione di relazione, relazioni e tabelle, gestione di valori nulli, vincoli di integrità.
Algebra relazionale.
- SQL.
- Progettazione di basi di dati: metodologia generale. Progettazione concettuale e modello Entity/Relationship. Progettazione logica.
Sono previste esercitazioni ed attività di laboratorio sulla progettazione di basi di dati e sul linguaggio SQL.
- Introduction to enterprise information systems: definitions of organization, information and computer systems. Enterprise processes. Characteristics of processes, information and data.
- Introduction to databases and database management systems: basic definitions, database schemes and instances, abstraction levels, abstraction and independence. Languages for database management, Database users.
- Relational model: definition of relation, relations and tables, null values, integrity constraints.
- relational algebra.
- SQL.
- Database design: general methodologies, conceptual design and the Entity/Relationship model. logical design.
Lab activities and exercises are planned on database design and SQL.
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti consiste in due prove:
- lo sviluppo di un elaborato che documenta la progettazione di una base di dati;
- una prova orale, consistente nella discussione su uno o più temi trattati nel corso.
Il progetto può essere svolto in gruppi, composti al massimo da tre studenti. Una valutazione almeno sufficiente del positivo del progetto permette di accedere alla prova orale, nello stesso appello o in appelli successivi.
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 sui modelli e linguaggi per la gestione di dati e deve dimostrare di aver ben chiare e saper applicare correttamente le metodologie di progettazione di una base di dati.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Ad ognuna delle prove prima indicate è assegnato un punteggio compreso tra zero e trenta. Il voto complessivo, in trentesimi, è dato dalla media dei voti ottenuti nelle due prove.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno la sufficienza, pari a diciotto punti, in ognuna delle due prove prima descritte.
La valutazione massima è raggiunta dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti del corso nell'ambito delle prove.
La lode è riservata agli studenti che abbiano dimostrato una particolare brillantezza nella esposizione orale e nella realizzazione del progetto.
Learning Evaluation Methods.
The assessment of student learning is structured in two parts:
- The development of a project of a database;
- An oral examination, consisting in the discussion on one or more topics covered in the course.
The project can be done in groups, with a maximum of three students. A positive outcome of the project gives access to the oral exam, in the same or subsequent examination session.
Learning Evaluation Criteria.
In order to successfully pass the assessment of learning, the student must demonstrate, through the procedure described above, that:
- she has understood the concepts presented in the course on the models and languages for data management and
- she has a clear understanding of methods for database design, and has to be able to correctly apply these methods.
Learning Measurement Criteria.
For each of the abovementioned tests a score between zero and thirty is assigned. The overall score is the average of scores obtained in the two tests.
Final Mark Allocation Criteria.
In order to pass the exam, the student has to achieve at least a pass (i.e. 18/30) in each of above-mentioned tests.
The maximum score is achieved by demonstrating, in each test, a thorough understanding of the course topics.
The 30 cum laude is reserved for students who have demonstrated to be particularly brilliant both in project and oral presentations.
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone, “Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione", 2° ed.”, McGraw-Hill, Italia
https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7139
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone, “Basi di dati: modelli e linguaggi di interrogazione", 2° ed.”, McGraw-Hill, Italia
https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7139
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