Sillabo dell'insegnamento

• G - Basi di dati
BDA - Basi di Dati Avanzate
DW Design: from fact schema to star schema
BDA - Basi di Dati Avanzate
Homogeneous and heterogeneous DDBMSs: Federations, Data Warehouses, Cooperative Information Systems
BDA - Basi di Dati Avanzate
Data Warehouse: Motivations and Architettures
BDA - Basi di Dati Avanzate
Reconciliation, Integration and ETL problems
* PC - Progettazione concettuale
Conceptual Modelling and Conceptual Design
* ML - Modelli logici
Logic Modelling and The Multidimensional model
• M - Rappresentazione della conoscenza
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Introduction to Data Mining
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Concept learning and the general-to-specific ordering
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Elements of probability theory and Entropy
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Decision Trees and Rule learning
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Naïve Bayes classifiers and Text classification
AASC - Apprendimento Automatico e Scoperta di Conoscenza
Ensemble methods, Association rules, and Clustering