Prof. Michelangelo Ceci

Università degli Studi di Bari Aldo Moro · Dipartimento di Informatica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Michelangelo Ceci

Work – And Think – Big Data (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Sadalage e Fowler, NoSQL Distilled, Addison-Wesley, 2012 – Big Data (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
The Textbook, Springer, 2015 – Big Data (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997 – Big Data (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Roiger – Introduction to Data Mining – Big Data (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Azzalini – Analisi dei dati e data mining – Big Data (Computer Science – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU)
Atzeni – Basi di dati – Progettazione di Basi di Dati (Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software – sede di Bari, 2º anno · 1º semestre · Percorso standard · 9 CFU)

Materie del prof. Michelangelo Ceci

Big Data Canale unico

Corso di laurea: Computer Science – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

Bari · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Bari · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 6 testi · da studiare tutti

Mayer-Schönberger e Cukier, Big Data

Work – And Think Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Sadalage e Fowler, NoSQL Distilled, Addison-Wesley, 2012 Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Aggarwal, Data Mining

The Textbook, Springer, 2015 Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997 Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Roiger – Introduction to Data Mining Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Azzalini – Analisi dei dati e data mining Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Articoli scientifici, slide e materiali di laboratorio sono disponibili su ADA.

Argomenti del programma: 1. Introduzione ai Big Data Definizioni; motivazioni e contesti applicativi; caratteristiche e dimensioni dei Big Data; scalabilita; estrazione di valore dai dati; il quarto paradigma della ricerca scientifica. 2. Modellazione e memorizzazione dei Big Data Modello ad aggregati. Modelli key-value, documentale e column-family. BigTable e DynamoDB. Database a grafo: concetti, interrogazione e organizzazione dei dati.

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Progettazione di Basi di Dati A-K

Corso di laurea: Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software – sede di Bari · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre · Percorso standard · 9 CFU

Bari · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software – sede di Bari · 2º anno · 1º semestre · canale A-K ›

Il docente indica 1 testo

Atzeni – Basi di dati Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Atzeni – Basi di dati Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Sulla piattaforma ADA sono disponibili le slide presentate a lezione, esempi di prove scritte di appelli precedenti ed esempi di prove di laboratorio di appelli precedenti.
Sul sito ADA sono disponibili: Le slide presentate a lezione, esempi di tracce di appelli precedenti, esempi di tracce della prova di laboratorio di appelli precedenti.

Argomenti del programma: 1. Introduzione ai sistemi per basi di dati (10 ore). Sistemi organizzativi. Sistemi informativi per la produzione. Sistemi informatici: componenti ed evoluzione. Requisiti di un sistema informatico complesso. Basi di dati e sistemi di gestione di basi di dati. Modelli dei dati. Livelli di astrazione nei DBMS. Linguaggi per basi di dati. Interfacce per DBMS. Utenti delle basi di dati.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Michelangelo Ceci per Big Data?

Work – And Think; Sadalage e Fowler, NoSQL Distilled, Addison-Wesley, 2012; The Textbook, Springer, 2015; Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997; Roiger – Introduction to Data Mining; Azzalini – Analisi dei dati e data mining

Quali libri consiglia il prof. Michelangelo Ceci per Progettazione di Basi di Dati?

Atzeni – Basi di dati