Course Syllabus

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Al termine del corso lo studente sarà in grado di interrogare e di inferire la struttura implicita della base di dati a partire dalle tabelle che la compongono.

Inoltre lo studente saprà scrivere e correggere gli errori di semplici programmi in Python per la gestione e l'analisi di dataset formati da poche tabelle interconnesse, come quelle disponibili a kaggle.com (formati CSV, TSV, JSON). In particolare, le analisi verranno fatte utilizzando il Jupyter Notebook.

Infine, lo studente potrà interrogare database relazionali usando SQL, sia come linguaggio separato, sia come chiamata in un programma Python.

Conoscenza e comprensione

Questo insegnamento fornisce le conoscenze basilari e capacità di comprensione relativamente a:

  • Database.
  • SQL
  • Programmazione in Python
  • Notebook Jupyter
  • Gestione di dati tabellari con Pandas

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Alla fine dell'insegnamento gli studenti saranno in grado di:

  • Scrivere interrogazioni in SQL
  • Scrivere notebook in Python per gestire dataset
  • Scrivere notebook in Python per analizzare e pulire dataset

Organizzazione di dati grezzi: file system, file con delimitatori.

Introduzione ai database. Il modello relazionale dei dati e linguaggio SQL. Select ... From … Where.

Introduzione alla programmazione in Python. Programmazione esplorativa. Gestione dati in formato tabellare.

Cenni di test e debugging.

  1. Organizzazione di dati grezzi
  2. file, directory, tipi di file
  3. principali comandi da terminale
  4. file con delimitatori.
  5. Introduzione ai database.
  6. Il modello relazionale dei dati
  7. Il linguaggio SQL: Select ... From … Where su una tabella.
  8. Interrogazioni su più tabelle.
  9. Introduzione alla programmazione in Python.
  10. Array, liste, dizionari
  11. Cicli
  12. Organizzazione di un programma: funzioni
  13. Librerie
  14. Programmazione esplorativa. Gestione dati in formato tabellare.
  15. Jupyter Notebook
  16. Pandas
  17. Cenni di test e debugging.

Conoscenza di un linguaggio di programmazione

Lezioni e esercizi al computer.

Il corso è erogato in Italiano.

Downey, Pensare in Python (https://github.com/AllenDowney/ThinkPythonItalian)

Downey, Think Python (http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/)

VanderPlas, Python Data Science Handbook (https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Allulli, Nanni. Fondamenti di Basi di Dati


Primo semestre

L'esame consiste di due parti: uno scritto su SQL e un progetto relativo alla parte su Python.

L'esame scritto prevede quattro domande a risposta aperta per la parte di Basi di Dati, dove ogni domanda è una query SQL. Nello scritto viene valutata la completezza e la correttezza delle risposte.

Il progetto in Python è svolto in piccoli gruppi (max 3 persone), e prevede una discussione del progetto dove viene valutata la capacità individuale di realizzare le analisi richieste e di giustificare le decisioni progettuali.

Il voto finale è ottenuto per 1/3 dalla prova scritta e per 2/3 dal progetto.

Non sono previste prove in itinere, ma alla fine delle lezioni ci sarà una prova parziale, con le stesse modalità della prova scritta. Il superamento della prova parziale permette di non dovere svolgere l'esame scritto.

Su appuntamento.

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At the end of the course, the students will understand how to query a database, and how to infer the implicit structure of a database from its tables.

Moreover, the students will be able to write and debug some simple programs in Python, to manage and analyze datasets consisting of a few interconnected tables, such as those usually available at kaggle.com (CSV, TSV, JSON formats). This part will taught with the Jupyter Notebook.

Finally, the students will be able to query a relational database using SQL, both via a dedicated interface and from a Python program.

Knowledge and understanding

This course provides basic knowledge and understanding on:

  • Data bases
  • SQL
  • Programming in Python
  • Jupyter notebooks
  • Managing tabular datasets with Pandas

Ability to apply knowledge and understanding

At the end of the course the students will be able to:

  • Write SQL queries
  • Write Python notebooks to manage datasets
  • Write Python notebooks to analyze and clean datasets

Organizing raw datasets: file system, delimited files.

Introduction to data bases. Relational Data Model and SQL. Select ... From … Where.

Introduction to programming with Python. Explorative programmaing. Managing tabular data.

Introduction to testing and debugging.


  1. Organizing raw datasets
  2. files, directories, types of files
  3. main command-line commands
  4. delimiter-separated values
  5. Introduction to data bases.
  6. The Relational Data Model.
  7. SQL: Select ... From … Where on a table.
  8. Querying two or more tables.
  9. Introduction to programming in Python.
  10. Arrays, lists, dictionaries
  11. Loops
  12. Organization of a programma: functions
  13. Modules and libraries
  14. Explorative programming. Managing tabular data.
  15. The Jupyter Notebook
  16. Pandas
  17. Introduction to testing and debugging.

Basic knowlege of any programming language

Lectures and exercises with a PC.

This course is taught in Italian.

Downey, Pensare in Python (https://github.com/AllenDowney/ThinkPythonItalian)

Downey, Think Python (http://greenteapress.com/wp/think-python-2e/)

VanderPlas, Python Data Science Handbook (https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

Allulli, Nanni. Fondamenti di Basi di Dati




First

The exam consists of 2 parts: a written exam (with open questions) on the data bases topics, and a small group (max 3 people) project, with an oral discussion, on the Python topics.

The grading of the written exam is based on the correctness and the completeness of the answers. The written exam consists of writing 4 SQL queries, where each query corresponds to an open-ended question.

The grading of the project is based on the individual contribution that is displayed during the oral discussion and on the fitness of the project to perform the required analysis.

The final grade is 1/3 of the written exam and 2/3 of the project.

There are no in-progress exams.

Please reserve a meeting via email.

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Key information

Field of research
INF/01
ECTS
6
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
46
Language
Italian

Staff

    Teacher

  • Gianluca Della Vedova
    Gianluca Della Vedova

    • Assistant

  • SC
    Simone Ciccolella

Students' opinion

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Bibliography

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Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)