Prof. Pietro Ducange

Università di Pisa · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Pietro Ducange

Guy Harrison, Next Generation Databases, Apress, 2015 – Large-Scale And Multi-Structured Databases (Artificial Intelligence and Data Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Mortals – Dan Sullivan, NoSQL For Mere Mortals, Addison-Wesley,… – Large-Scale And Multi-Structured Databases (Artificial Intelligence and Data Engineering – sede di Pisa, 1º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Han – Data Mining – Meet - Gestione dei Big Data (Medicina e Chirurgia – sede di Pisa, esame facoltativo · 3 CFU)

Materie del prof. Pietro Ducange

Large-Scale And Multi-Structured Databases Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence and Data Engineering – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU

Pisa · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 9 CFU · apri nel catalogo · Artificial Intelligence and Data Engineering – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Libri Consigliati

Guy Harrison, Next Generation Databases, Apress, 2015 Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Mortals – Dan Sullivan, NoSQL For Mere Mortals, Addison-Wesley,…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Introduzione e motivazioni: Introduzione al corso, L'era dei Big Data, Le rivoluzioni delle Basi di Dati - Fondamenti e proprietà dei database NoSQL: Proprietà ACID vs proprietà BASE, il teorema del CAP, Scalabilità, Sharding, Replicazione, Coerenza. - Architetture di database NOSQL: Document Databases, Key-values Databases, Column Databases, Graph Databases - Ripasso di Java, SQL e strumenti per la persistenza…

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Large-Scale And Multi-Structured Databases Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU

Pisa · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Intelligent Systems Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Pisa · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo

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Meet - Gestione dei Big Data Canale unico

Corso di laurea: Medicina e Chirurgia – sede di Pisa · Ciclo unico (LM-41) · esame facoltativo · 3 CFU

Pisa · Dipartimento di Ricerca Traslazionale e delle Nuove Tecnologie in Medicina e Chirurgia · 3 CFU · apri nel catalogo · Medicina e Chirurgia – sede di Pisa · 3º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 1 testo

Han – Data Mining Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Kamber – Data Mining Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Slide e materiale didattico forniti dal docente.
Articoli scientifici e altro materiale di approfondimento distribuiti durante il corso.

Argomenti del programma: - Introduzione ai Big Data: caratteristiche, ciclo di vita e principali ambiti applicativi. - Introduzione al Cloud Computing e ai database relazionali e NoSQL. - Introduzione al Data Mining e al processo di estrazione della conoscenza dai dati. - Rappresentazione, esplorazione e pre-elaborazione dei dati: selezione delle caratteristiche, riduzione della dimensionalità, normalizzazione e campionamento.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Pietro Ducange per Large-Scale And Multi-Structured Databases (Artificial Intelligence and Data Engineering – sede di Pisa, canale unico)?

Guy Harrison, Next Generation Databases, Apress, 2015; Mortals – Dan Sullivan, NoSQL For Mere Mortals, Addison-Wesley,…

Quali libri consiglia il prof. Pietro Ducange per Meet - Gestione dei Big Data?

Han – Data Mining