Ingegneria informatica e dell'intelligenza artificiale
Cod 198298
- Laurea magistrale
- 2 anni
- 120 CFU
- LM-32
Codice: 20802125
Programma, testi adottati e modalità d’esame sono quelli pubblicati dai docenti per l’anno accademico 2026/2027. L’insegnamento è diviso in canali: ogni canale ha il suo programma.
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Non ci sono prerequisiti particolari.
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso su Moodle)
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti:
- lezioni frontali
- esercitazioni pratiche
- seminari
- laboratori
- lavoro di gruppo
- analisi di casi reali
E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora.
- I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente.
- Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Non ci sono prerequisiti particolari.
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso su Moodle)
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti:
- lezioni frontali
- esercitazioni pratiche
- seminari
- laboratori
- lavoro di gruppo
- analisi di casi reali
E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora.
- I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente.
- Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Non ci sono prerequisiti particolari.
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso su Moodle)
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti:
- lezioni frontali
- esercitazioni pratiche
- seminari
- laboratori
- lavoro di gruppo
- analisi di casi reali
E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora.
- I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente.
- Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Non ci sono prerequisiti particolari.
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso su Moodle)
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti:
- lezioni frontali
- esercitazioni pratiche
- seminari
- laboratori
- lavoro di gruppo
- analisi di casi reali
E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora.
- I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente.
- Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
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Non ci sono prerequisiti particolari.
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".
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E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.
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- I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente.
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Ambito disciplinare: Ingegneria informatica
Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
Sono reperibili sul sito Moodle del corso
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