Argomenti del programma: Poor data quality is related to data errors, inconsistencies or delays that often negatively affect the output of the processes (from business processes to pure computational process). Such issue is perceived as important in Data Analytics field since an adequate quality level of the input data increases the reliability and value of the obtained results.
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale · 052537 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: Information System Architectures and Heterogeneous Data Integration: structured and non-structured data: Introduction to the architectures of modern information systems Basics of Data Integration: model heterogeneity, semantic heterogeneity at the schema level, heterogeneity at the data level Dynamic and lightweight data integration: the use of wrappers, mediators, meta-models, ontologies, etc The future of data…
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Technologies For Information Systems – con Prof. Nicoletta Di Blas M-ZZZZ
Corso di laurea: Computer Science and Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 052537 CFU / 1º anno · 1º semestre · ICT ENGINEERING, BUSINESS AND INNOVATION · 052537 CFU
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Argomenti del programma: Information System Architectures and Heterogeneous Data Integration: structured and non-structured data: Introduction to the architectures of modern information systems Basics of Data Integration: model heterogeneity, semantic heterogeneity at the schema level, heterogeneity at the data level Dynamic and lightweight data integration: the use of wrappers, mediators, meta-models, ontologies, etc The future of data…
Argomenti del programma: Poor data quality is related to data errors, inconsistencies or delays that often negatively affect the output of the processes (from business processes to pure computational process). Such issue is perceived as important in Data Analytics field since an adequate quality level of the input data increases the reliability and value of the obtained results.
Argomenti del programma: Poor data quality is related to data errors, inconsistencies or delays that often negatively affect the output of the processes (from business processes to pure computational process). Such issue is perceived as important in Data Analytics field since an adequate quality level of the input data increases the reliability and value of the obtained results.
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Argomenti del programma: Information System Architectures and Heterogeneous Data Integration: structured and non-structured data: Introduction to the architectures of modern information systems Basics of Data Integration: model heterogeneity, semantic heterogeneity at the schema level, heterogeneity at the data level Dynamic and lightweight data integration: the use of wrappers, mediators, meta-models, ontologies, etc The future of data…
Argomenti del programma: a) Architetture dei dati - Il modello relazionale: teoria e concetti di progettazione e realizzazione di una base di dati di tipo relazionale. Utilizzo di SQL quale linguaggio di interrogazione - Cenni al modello no-sql: teoria e modelli di rappresentazione e interrogazione dei dati (e.g., column-based, key-value based, document-based) b) Architetture infrastrutturali - Evoluzione delle architetture dei sistemi…
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Corso di laurea: Management Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 052537 CFU
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Corso di laurea: Mechanical Engineering - BV,PC · Laurea triennale · 2º anno · 1º semestre · Defence and security · 052537 CFU
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Argomenti del programma: Poor data quality is related to data errors, inconsistencies or delays that often negatively affect the output of the processes (from business processes to pure computational process). Such issue is perceived as important in Data Analytics field since an adequate quality level of the input data increases the reliability and value of the obtained results.
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Domande frequenti
Quali libri consiglia il prof. Cinzia Cappiello per Data And Information Quality (Geoinformatics Engineering, canale unico)?
Batini – Data and Information Quality; Arkady Maydanchik – Anno; Ihab – Xu Chu; Ziawasch Abedjan – Morgan & Claypool; Craig Fisher – Introduction to Information Quality
Quali libri consiglia il prof. Cinzia Cappiello per Data And Information Quality (Computer Science and Engineering, canale unico)?
Batini – Data and Information Quality; Arkady Maydanchik – Anno; Ihab – Xu Chu; Ziawasch Abedjan – Morgan & Claypool; Craig Fisher – Introduction to Information Quality
Quali libri consiglia il prof. Cinzia Cappiello per Data And Information Quality (Food Engineering, canale unico)?
Batini – Data and Information Quality; Arkady Maydanchik – Anno; Ihab – Xu Chu; Ziawasch Abedjan – Morgan & Claypool; Craig Fisher – Introduction to Information Quality
Quali libri consiglia il prof. Cinzia Cappiello per Tecnologie Digitali?
Cinzia Cappiello – Pdf distribuito sul sito BeeP del corso; Atzeni – Basi di dati; Maurizio Pighin – Sistemi informativi aziendali; Braga – Eserciziario Basi di Dati; Marakas – Introduction to Information Systems; Irwin – Information Systems; Ramez Elmasri – Fundamentals of Database Systems
Quali libri consiglia il prof. Cinzia Cappiello per Data And Information Quality (Telecommunication Engineering, canale unico)?
Batini – Data and Information Quality; Arkady Maydanchik – Anno; Ihab – Xu Chu; Ziawasch Abedjan – Morgan & Claypool; Craig Fisher – Introduction to Information Quality
Libri Universitari