Scheda insegnamento

Anno Accademico di erogazione
2026/2027
Periodo di erogazione
Secondo semestre
CFU
6 CFU
Lingua
Italiano
SSD
ING-INF/05

Scopri il programma didattico

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.

Curriculum
Sistemi Informatici Complessi
Anno di corso
2
Periodo
Secondo semestre
Ore
54
CUIN
260002637

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

Prerequisiti

Non ci sono prerequisiti particolari.

Testi adottati

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)

Modalità di erogazione

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

Modalità di frequenza

E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.

Modalità di valutazione

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.

Prove previste

  • Prova scritta
  • Valutazione di un progetto

Curriculum
Ingegneria dei Dati
Anno di corso
2
Periodo
Secondo semestre
Ore
54
CUIN
260002617

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

Prerequisiti

Non ci sono prerequisiti particolari.

Testi adottati

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)

Modalità di erogazione

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

Modalità di frequenza

E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.

Modalità di valutazione

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.

Prove previste

  • Prova scritta
  • Valutazione di un progetto

Curriculum
Intelligenza artificiale e Machine Learning
Anno di corso
2
Periodo
Secondo semestre
Ore
54
CUIN
260002653

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

Prerequisiti

Non ci sono prerequisiti particolari.

Testi adottati

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)

Modalità di erogazione

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

Modalità di frequenza

E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.

Modalità di valutazione

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.

Prove previste

  • Prova scritta
  • Valutazione di un progetto

Curriculum
Algoritmi, Big Data e Machine Learning
Anno di corso
2
Periodo
Secondo semestre
Ore
54
CUIN
260002627

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

Prerequisiti

Non ci sono prerequisiti particolari.

Testi adottati

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)

Modalità di erogazione

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

Modalità di frequenza

E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.

Modalità di valutazione

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.

Prove previste

  • Prova scritta
  • Valutazione di un progetto

Curriculum
Cybersecurity
Anno di corso
2
Periodo
Secondo semestre
Ore
54
CUIN
260003218

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

Prerequisiti

Non ci sono prerequisiti particolari.

Testi adottati

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)

Modalità di erogazione

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

Modalità di frequenza

E' fortemente suggerita, ma non obbligatoria, la frequenza in presenza di tutte le attività.

Modalità di valutazione

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.

Prove previste

  • Prova scritta
  • Valutazione di un progetto

Esplora gli obiettivi dell’insegnamento

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.

Obiettivi di sostenibilità

  • 9 Imprese, innovazione e infrastrutture
  • 4 Istruzione di qualità
  • 8 Lavoro dignitoso e crescita economica

Esempi di domande d’esame

Riccardo Torlone

Sono reperibili sul sito Moodle del corso

Riccardo Torlone

Sono reperibili sul sito Moodle del corso

Riccardo Torlone

Sono reperibili sul sito Moodle del corso

Riccardo Torlone

Sono reperibili sul sito Moodle del corso

Riccardo Torlone

Sono reperibili sul sito Moodle del corso

Il corso in cui è erogato questo insegnamento

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