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  • Lingua Insegnamento:
    Italiano 
  • Testi di riferimento:
    Appunti del corso

    Per ulteriori approfondimenti:
    Leskovec, Jure, Anand Rajaraman, and Jeffrey David Ullman.
    Mining of massive datasets.
    Cambridge University Press, 2014.
    Disponibile gratuitamente online: http://www.mmds.org/
     
  • 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 relative ai principali strumenti e metodi per l'analisi di insiemi di dati potenzialmente grandi.

    Capacità di applicare conoscenza e comprensione

    Al termine del corso di insegnamento, lo studente anche con l’aiuto di casi di studio concreti svolti in laboratorio, sarà in grado di estrarre e manipolare dati da web, da file e da database, anche di grandi dimensioni.
     
  • Prerequisiti:

    Lo studente deve possedere le conoscenze della statistica di base. È consigliata, anche se non richiesta, una conoscenza di base della programmazione.
     
  • Metodi didattici:

    Lezioni orali. Esercitazioni pratiche in aula informatica.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Conoscenza e capacità di comprensione

    La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite una o più prove scritte ed un colloquio finale (quest’ultimo è facoltativo e/o a discrezione del docente).
    La valutazione finale, espressa in trentesimi, tiene conto sia delle prove scritte preliminari che del colloquio di esame.

    Capacità di applicare conoscenza e comprensione

    Durante le prove d’esame si verifica la capacità degli studenti di applicare le conoscenze fornite dal corso al fine di essere in grado di estrarre e manipolare dati da web, da file e da database, anche di grandi dimensioni.
     
  • Sostenibilità:
     
  • Altre Informazioni:

     

- Introduzione al fenomeno dei Big Data
- Database
- Lab & tools

Introduzione
• Introduzione al fenomeno dei Big Data
Database
• Introduzione ai database: modelli E-R, SQL
• Distributed query evaluation, NoSQL databases, graph databases
Metodologie per I Big data
• Frameworks di programmazione: MapReduce/Hadoop, Spark
Lab & tools
o gestire e manipolare dati in forma tabulare (google spreadsheet, excel, etc.)


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