CLEBA

Lingua Insegnamento:

Non sono previste lezioni frontali.
Testi di riferimento:

Materiale bibiliografico fornito dal docente
Obiettivi formativi:

L’obiettivo formativo per lo studente è che raggiunga i seguenti risultati di apprendimento:

Conoscenza e capacità di comprensione

Il corso intende fornire le conoscenze metodologiche e applicative avanzate relative ai principali strumenti e metodi per la raccolta, la gestione e l’analisi di insiemi di dati potenzialmente grandi.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di utilizzare efficacemente metodi e strumenti avanzati per la raccolta, la gestione e l’analisi di insiemi di dati di grande dimensione.
Prerequisiti:

Lo studente deve possedere le conoscenze di base relative ai big data. È consigliata, anche se non richiesta, una conoscenza di base della programmazione.
Metodi didattici:

Sviluppo di progetto o approfondimento da svolgere individualmente o in piccoli gruppi.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

Conoscenza e capacità di comprensione

La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite la discussione del progetto o approfondimento. L’elaborato dovrà essere inviato al docente almeno una settimana prima della data dell’esame.
La valutazione finale è espressa in trentesimi.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Durante lo sviluppo del progetto (o approfondimento) e la discussione dello stesso si verifica la capacità degli studenti di applicare le conoscenze delle tecniche e degli strumenti di Big Data su casi concreti.
Sostenibilità:
Altre Informazioni:

Email fabio.fioravanti@unich.it

Ricevimento studenti per appuntamento.