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Lingua Insegnamento:
Non sono previste lezioni frontali.
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Testi di riferimento:
Appunti del corso e materiale aggiuntivo fornito dal docente
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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.
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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. -
Altre Informazioni:
Sviluppo di un progetto o approfondimento di un argomento avanzato relativo ai big data.
Il progetto, o lo studio di un argomento avanzato di big data, deve essere concordato con il docente almeno due mesi prima della data di esame.
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