Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2014/2015
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Tre insegnamenti a scelta tra i seguenti
Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Sistemi di elaborazione di grandi quantita' di dati (2013/2014)
Codice insegnamento
4S001412
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2013 al 31 gen 2014.
Sede
VERONA
Obiettivi formativi
Il corso fornisce un'ampia introduzione ai concetti fondamentali dei sistemi di calcolo distribuiti di grandi dimensioni che devono gestire grandi quantità di dati. Gli argomenti trattati includono i framework di programmazione (MapReduce, Pregel), la progettazione degli algoritmi (per l'analisi dei testi, l'indicizzazione e l'analisi dei grafi) e le architetture dei sistemi (topologie dei data center, aspetti di rete e di gestione dei guasti).
Programma
- Framework di programmazione -
Filesystem distribuiti (HFS), sistemi NoSQL (HBase, Cassandra), analisi di dati e grafi (MapReduce, Pregel), sistemi SQL-like (Pig, Hive).
- Algoritmi -
Progettazione di algoritmi per l'analisi dei testi, per l'indicizzazione (PageRank), e l'analisi dei grafi.
- Architetture dei data center -
Topologie (VL2, PortLand, c-Through), protocolli di comunicazione (spanning tree, ECMP, OpenFlow), gestione degli errori e dei guasti.
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
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Jimmy Lin, Chris Dyer | Data-Intensive Text Processing with MapReduce (Edizione 1) | Morgan & Claypool Publishers | 2010 | 978-1608453429 | |
Tom White | Hadoop: The Definitive Guide (Edizione 3) | Oreilly & Associates Inc | 2012 | 978-1449311520 |
Modalità d'esame
L'esame consiste nello svolgimento di un progetto e relativa documentazione.