Prof. Loredana Caruccio

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

Libri adottati dal prof. Loredana Caruccio

Atzeni – BASI DI DATI - MODELLI E LINGUAGGI… – Basi di Dati (Informatica – sede di Fisciano, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Elmasri – SISTEMI DI BASI DI DATI – FONDAMENTI – Basi di Dati (Informatica – sede di Fisciano, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Beaulieu – LEARNING SQL – Basi di Dati (Informatica – sede di Fisciano, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Fisher – JDBC™ API TUTORIAL AND REFERENCE – Basi di Dati (Informatica – sede di Fisciano, 2º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Jure Leskovec – Mining of Massive Datasets – Iot Data Analytics (Informatica – sede di Fisciano, esame facoltativo · Data Science & Machine Learning · 9 CFU)
Concepts – And Techniques to Build Intelligent Systems – Iot Data Analytics (Informatica – sede di Fisciano, esame facoltativo · Data Science & Machine Learning · 9 CFU)
Gama – Knowledge Discovery from Data Streams – Iot Data Analytics (Informatica – sede di Fisciano, esame facoltativo · Data Science & Machine Learning · 9 CFU)
Bifet – Machine Learning for Data Streams, with practical… – Iot Data Analytics (Informatica – sede di Fisciano, esame facoltativo · Data Science & Machine Learning · 9 CFU)

Materie del prof. Loredana Caruccio

Basi di Dati Canale resto 1

Corso di laurea: Informatica – sede di Fisciano · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Salerno · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Fisciano · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Atzeni – BASI DI DATI - MODELLI E LINGUAGGI…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Elmasri – SISTEMI DI BASI DI DATI – FONDAMENTI Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

TESTI DI APPROFONDIMENTO

Beaulieu – LEARNING SQL Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Fisher – JDBC™ API TUTORIAL AND REFERENCE Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

SLIDE ED ESERCIZI DA SVOLGERE FORNITI DAL DOCENTE.

Argomenti del programma: CONCETTI INTRODUTTIVI • INTRODUZIONE AI SISTEMI DI BASI DI DATI (2 ORE) • LINGUAGGI ED ARCHITETTURE DI DBMS (2 ORE) MODELLAZIONE CONCETTUALE E LOGICA DI BASI DI DATI: • IL MODELLO ENTITÀ/RELAZIONI (6 ORE) • IL MODELLO RELAZIONALE (4 ORE) • TECNICHE DI RISTRUTTURAZIONE (4 ORE) • REGOLE DI MAPPING ER-RELAZIONALE (4 ORE) • STRUMENTI AUTOMATICI DI SUPPORTO ALLA PROGETTAZIONE (2 ORE) LINGUAGGI DI INTERROGAZIONE E…

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Iot Data Analytics Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Fisciano · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · Data Science & Machine Learning · 9 CFU / 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Salerno · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Fisciano · 1º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Jure Leskovec – Mining of Massive Datasets Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Concepts – And Techniques to Build Intelligent Systems Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Gama – Knowledge Discovery from Data Streams Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bifet – Machine Learning for Data Streams, with practical…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

Argomenti del programma: LO STUDENTE DEVE CONOSCERE I FONDAMENTI DI DATA MANAGEMENT, DI SISTEMI DISTRIBUITI, PARADIGMA AD OGGETTI ED UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE. DOPO UNA PANORAMICA SUI SISTEMI IOT E SUI NUOVI SCENARI APPLICATIVI LEGATI ALLA GESTIONE DI GRANDI SEQUENZE DI DATI PROVENIENTI DA DISPOSITIVI IOT, IL CORSO SI CONCENTRERÀ SUI SEGUENTI ARGOMENTI: INTRODUZIONE ALL’IOT DATA ANALYTICS (4 ORE DI TEORIA) • PROBLEMATICHE DI BIG DATA…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Loredana Caruccio per Basi di Dati?

Atzeni – BASI DI DATI - MODELLI E LINGUAGGI…; Elmasri – SISTEMI DI BASI DI DATI – FONDAMENTI; Beaulieu – LEARNING SQL; Fisher – JDBC™ API TUTORIAL AND REFERENCE

Quali libri consiglia il prof. Loredana Caruccio per Iot Data Analytics?

Jure Leskovec – Mining of Massive Datasets; Concepts – And Techniques to Build Intelligent Systems; Gama – Knowledge Discovery from Data Streams; Bifet – Machine Learning for Data Streams, with practical…