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

A.A. 2026/2027 A.A. 2025/2026 A.A. 2024/2025

Il 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

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
SECS-P/08
9
B/C
IUS/01 ,M-FIL/03
9
B
MAT/06
12
B
INF/01

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2025/2026

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Final exam
21
E
-
Attivato nell'A.A. 2025/2026
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Final exam
21
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module among the following
6
C
M-FIL/02
6
C
IUS/02
6
C
IUS/17
6
C
IUS/04
6
C
SPS/07
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following
6
C
SECS-P/10
6
C
SECS-P/08
6
C
SECS-P/10
6
C
SECS-P/08
6
C
AGR/01
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module among the following 
- A.A. 2024/2025 Complex systems and social physics - Network science and econophysics - Statistical methods for business intelligence not activated
- A.A. 2025/26 Network science and econophysics not activated
6
C
FIS/02
6
C
FIS/02
6
C
SECS-S/01
Tra gli anni: 1°- 2°
1 module among the following
6
B
MAT/08
6
B
MAT/09
6
B
MAT/06
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities: International students (ie students who do not have an Italian bachelor's degree) must compulsorily gain 3 credits of Italian language skills level B2.
6
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-

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.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Mining massive datasets  (2024/2025)

Codice insegnamento

4S009068

Docente

Damiano Carra

Coordinatore

Damiano Carra

Crediti

6

Offerto anche nei corsi:

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Periodo

II semestre dal 3 mar 2025 al 13 giu 2025.

Corsi Singoli

Autorizzato

Orario Lezioni MoodleMoodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di presentare le principali soluzioni algoritmiche per l'analisi e l'estrazione di informazione da grandi moli di dati. Viene data particolare enfasi agli approcci distribuiti e agli algoritmi paralleli. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: - avere acquisito le conoscenze necessarie per la progettazione di algoritmi per l'analisi di dati non strutturati e l'interpretazione dei risultati - saper sviluppare analisi costi/benefici dei modelli di analisi dati sviluppati - saper confrontare diverse tecniche di analisi dei dati, scegliendo tra queste la più adeguata a seconda delle risorse di calcolo a disposizione e di progettare in modo appropriato soluzioni innovative - avere le basi per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dello sviluppo di analisi avanzate di grandi moli di dati.

Prerequisiti e nozioni di base

Programmazione Python; basi di complessità computazionale

Programma

- Introduzione al Data Mining
- Finding Similar Items
- Mining Data Streams
- Frequent Itemsets
- Clustering
- Recommendation Systems
- Mining Social-Network Graphs

Bibliografia

Vai alla bibliografia
Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

Lezioni frontali in classe

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste nello svolgimento di un progetto e relativa documentazione. Obiettivo del progetto è quello di accertare la comprensione dei contenuti del corso e la capacità di applicare tali contenuti nella risoluzione di problemi.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Il tema del progetto viene concordato con il docente e riguarda l'applicazione delle nozioni viste durante il corso in casi di studio specifici. Lo svolgimento del progetto include la valutazione delle prestazioni al variare delle dimensioni dell'input da analizzare, nonché la valutazione delle possibili alternative implementative. Dopo una valutazione della documentazione, è possibile sostenere una prova orale in cui viene discusso il progetto stesso.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto si basa sulla valutazione sia del materiale fornito che dell'autonomia della studente

Lingua dell'esame

English

Sustainable Development Goals - SDGs

Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita