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Descrizione dell'insegnamento |
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Il corso di introduzione ai big data mira ad introdurre i concetti di memorizzazione, gestione, interrogazione ed analisi di grandi moli di dati. Tra gli argomenti del corso troviamo: cluster di computer; programmazione per i big data; cloud computing; gestione di big data; database non relazionali; metodi di analisi di dati; fonti di big data (reti sociali, web semantico, data base biomedici …). |
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Prerequisiti |
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Nozioni di programmazione e di basi di dati. |
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Scopi |
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L'obiettivo del corso è fornire una conoscenza più approfondita delle tecnologie e delle metodologie per la memorizzazione, la gestione e l’interrogazione dei big data, collezioni di grandi moli di dati non strutturati provenienti da fonti eterogene, i quali hanno dimensioni non gestibili da sistemi di elaborazione tradizionali. Il corso analizzerà inoltre le componenti hardware e software per la gestione dei big data. |
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Contenuti |
Il corso analizzerà i vari aspetti delle discipline sui big data, con particolare attenzione alle seguenti aree d’interesse:
• Modellazione dimensionale
• Hadoop e MapReduce
• Sistemi ibridi
• Database no sql ed in memory db
• Programmazione con R
• Machine Learning
• Social Analytics
• Marketing analytics
• Biomedical analytics
• Data visualization
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Testi |
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Big data. Architettura, tecnologie e metodi per l'utilizzo di grandi basi di dati. Apogeo Education. ISBN: 978-8838789892 |
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Esercitazioni |
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Le esercitazioni presentate durante il corso coprono l'intero programma. |
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Docente/Tutor Responsabile insegnamento |
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Emanuel Weitschek
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Docenti video |
Prof.
Emanuel Weitschek
- Università Telematica Internazionale UNINETTUNO (Roma - Italy)
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Elenco delle lezioni |
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Flavio Venturini
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Flavio Venturini
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Flavio Venturini
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Flavio Venturini
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Flavio Venturini
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Flavio Venturini
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Flavio Venturini
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Paolo Barboni
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Paolo Barboni
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Paolo Barboni
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Paolo Barboni
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Paolo Barboni
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Paolo Barboni
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Alfredo Vinella
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Alfredo Vinella
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Alfredo Vinella
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Alfredo Vinella
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Emanuel Weitschek
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Flavio Venturini
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