Ingegneria Informatica (Anno Accademico 2023/2024) - Big Data

Piattaforme per i Big Data

CFU: 9

Lingua contenuti:Italiano

Descrizione dell'insegnamento

Quando si parla di Big Data, gli aspetti da considerare sono molteplici: ad esempio, quanto sono grandi i dataset, che tipo di analisi faremo, qual è il risultato atteso, ecc. In questo corso presenteremo una panoramica degli differenti aspetti collegati ai Big Data e descriveremo le piattaforme più diffuse in funzione della tipologia di problematiche affrontabili con ciascuna di esse.

Prerequisiti

Corso di Introduzione ai Big Data

Scopi

Il corso ha lo scopo di fornire una conoscenza di base relativa alle diverse problematiche connesse alla gestione e l'analisi di Big Data, presentando le piattaforme più diffuse attualmente.

Contenuti

Il corso analizzerà diversi aspetti relativi alla gestione e analisi dei Big Data, con particolare riferimento ai seguenti aspetti:

- Batch computation vs Streaming

- Real Time Analysis

- Python Pandas

- Notebook Jupyter

- Tidy dataset: R, Pandas e Apache Arrow

- Big Graph Data Processing: Pregel e Giraph

- Apache Spark e Storm

- Cassandra

Testi

Slide del corso

Mining of Massive Datasets - Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman – Cambridge University Press

Big Data, Big Dupe – Stephen Few – Analytics Press

Esercitazioni

Utilizzo di alcune piattoforme di analisi dati mediante il linguaggio python e notebook Jupyter.

Docente/Tutor Responsabile insegnamento

Luigi Laura

Docenti video

Prof. Luigi Laura - Università Telematica Internazionale UNINETTUNO (Roma - Italy)

Prof. Marco Pirrone - CKH Innovations Opportunities Development (Londra)

Elenco delle lezioni

• Lezione n. 1: MAP-REDUCE		Marco Pirrone
• Lezione n. 2: ANALISI DI ITEMSET FREQUENTI - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 3: ANALISI DI ITEMSET FREQUENTI - Parte due		Marco Pirrone
• Lezione n. 4: INDIVIDUAZIONE DI ELEMENTI SIMILI - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 5: INDIVIDUAZIONE DI ELEMENTI SIMILI - Parte due		Marco Pirrone
• Lezione n. 6: CLUSTERING - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 7: CLUSTERING - Parte due		Marco Pirrone
• Lezione n. 8: SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 9: SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE - Parte due		Marco Pirrone
• Lezione n. 10: RIDUZIONE DIMENSIONALE - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 11: RIDUZIONE DIMENSIONALE - Parte due		Marco Pirrone
• Lezione n. 12: ANALISI DI GRAFI DI GRANDI DIMENSIONE - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 13: ANALISI DI GRAFI DI GRANDI DIMENSIONE - Parte due		Marco Pirrone
• Lezione n. 14: ANALISI DI GRAFI DI GRANDI DIMENSIONE - Parte tre		Marco Pirrone
• Lezione n. 15: ANALISI DI GRAFI DI GRANDI DIMENSIONE - Parte quattro		Marco Pirrone
• Lezione n. 16: ADVERTISING SUL WEB		Marco Pirrone
• Lezione n. 17: MACHINE LEARNING SU LARGA SCALA - Parte uno		Marco Pirrone
• Lezione n. 18: MACHINE LEARNING SU LARGA SCALA - Parte due		Marco Pirrone

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