2022-2023

High Performance & Scalable Analytics, NO-SQL Big Data Platforms

Credits: 
2
Hours: 
22
Area: 
Big Data Technology
Teachers: 
Academic Year: 
Description: 

Il corso propone l’insegnamento di concetti base del paradigma di calcolo distribuito tramite MapReduce dal punto di vista teorico e pratico, in particolare ci si focalizzerà su Hadoop per lo sviluppo di competenze nell'uso di strumenti di calcolo ad alte prestazioni per il data engineering, l'analisi di dati e l'utilizzo di tecniche di data mining. Gli studenti impareranno come i classici algoritmi di data mining possono essere applicati sui Big Data usando Hadoop (Spark).

Data Management for Business Intelligence

Credits: 
2
Hours: 
20
Area: 
Big Data Technology
Description: 

Il modulo presenta tecnologie e sistemi per la progettazione, il popolamento e l'interrogazione di Data Warehouse per il supporto alle decisioni. L’accento viene posto sulle tecnologie e sull’analisi di problemi applicativi utilizzando esempi e casi studio, con esercitazioni in laboratorio. Lo studente acquisirà conoscenze e capacità sulle principali tecnologie per la Business Intelligence come

ETL (Extract, Transform and Load), Data Warehousing, Analytics SQL, OLAP (Online Analytical Processing).

Data Mining & Machine Learning

Credits: 
4
Hours: 
42
Area: 
Big Data Mining
Description: 

Il modulo si propone di fornire un’introduzione ai concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza, con approfondimenti sui modelli analitici e gli algoritmi più diffusi per il clustering, la classificazione e la scoperta di patterns, anche in riferimento alle nuove sorgenti di Big Data.

Data Driven Innovation

Credits: 
1
Hours: 
12
Area: 
Big Data for Business
Description: 

Il modulo mira innanzitutto a presentare le caratteristiche principali dei processi di innovazione nelle imprese e nelle istituzioni. Oltre ad alcuni cenni teorici di economia dell’innovazione, enfasi verrà posta sulla gestione dei processi innovativi (ruolo della R&S, dell’Open Innovation, ecc.). Verranno poi descritte le nuove opportunità di innovazione rese possibili dagli avanzamenti recenti nei processi di raccolta ed elaborazione di dati su vasta scala.

Text Analysis & Web Mining

Credits: 
3
Hours: 
36
Area: 
Big Data Mining
Description: 

Questo modulo introduce le principali tecniche per l'analisi e il mining delle opinioni degli utenti generate principalmente nel web.
Il corso si focalizza principalmente su metodi di text mining applicati al testo generato nei social media e su tecniche di web mining. Usando dei query log di un motore di ricerca reale come caso di studio, gli studenti saranno guidati nello sviluppo di un insieme di metodologie per l'analisi di dati che ha lo scopo di creare la base di conoscenza necessaria a costruire un sistema di raccomandazione.

Time Series and Mobility Data Analysis

Credits: 
3
Hours: 
36
Area: 
Big Data Mining
Description: 

Il corso ha lo scopo di introdurre le principali tecniche di data mining e machine learning (incluso deep learning) per l'analisi di dati temporali, in particolare di time series e dati spazio-temporali relativi alla mobilita' umana. La presentazione delle nozioni sara' supportata da diversi casi di studio sviluppati dal laboratorio SoBigData.eu.

Data Visualization and Data Journalism

Credits: 
3
Hours: 
36
Area: 
Big Data Story Telling
Description: 

Il modulo ha l'obbiettivo di preparare gli studenti per la creazione di presentazioni appropriate dei dati e della conoscenza estratta attraverso strumenti e narrative multimediali.
Il modulo prima presenta le tecniche di visualizzazione per una presentazione efficace delle informazioni che derivano da sorgenti dati differenti: dati strutturati (relazionali, gerarchie e alberi), dati relazionali (social network), dati temporali, dati spaziali e dati spazio-temporali.

Big Data for Society

Credits: 
2
Hours: 
24
Area: 
Big Data for Social Good
Academic Year: 
Description: 

Il modulo prevede attività seminariali che riportano esperienze e casi di studio/uso di Big Data analytics e Social Mining da parte del laboratorio SoBigData.eu e delle aziende ed istituzioni partner del Master.

Deep Learning for Multimedia Retrieval & Analysis

Credits: 
1
Hours: 
12
Area: 
Big Data Mining
Description: 

L'informazione che circola sul web e sui social networks e' sempre piu' di natura multimediale. La possibilita' di capire il contenuto e di cercare documenti multimediali su larga scala, specialmente in assenza di descrizioni testuali, e' diventata uno strumento strategico. Il modulo ha l'obbiettivo di presentare strumenti per analizzare ed estrarre informazione da dati multimediali, per cercarli in enormi database. 

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