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. 2024/2025 A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021 A.A. 2019/2020 A.A. 2018/2019 A.A. 2017/2018 A.A. 2016/2017 A.A. 2015/2016 A.A. 2014/2015 A.A. 2013/2014 A.A. 2012/2013 A.A. 2011/2012 A.A. 2010/2011 A.A. 2009/2010

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Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026

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.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
12
B
ING-INF/05
Tra gli anni: 1°- 2°
12
B
ING-INF/05
Tra gli anni: 1°- 2°
4 insegnamenti a scelta
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
6
B
ING-INF/05
Tra gli anni: 1°- 2°
2 insegnamenti a scelta (A.A. 2022/23: Quantum computing non erogato; A.A. 2023/24: Progettazione ad alte prestazioni in C++ non erogato)
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
3 insegnamenti a scelta (A.A. 2022/23 Quantum computing non erogato)
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
SECS-P/10
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
6
B/C
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
Lingua inglese liv. B2
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Altre attivita'
3
F
-

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

Big data  (2022/2023)

Codice insegnamento

4S008912

Docente

Damiano Carra

Coordinatore

Damiano Carra

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

Primo semestre dal 3 ott 2022 al 27 gen 2023.

Orario Lezioni MoodleMoodle Seminari 0

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire i concetti fondamentali dei sistemi di calcolo distribuito che devono gestire grandi quantità di dati, insieme ai paradigmi di programmazione adottati da tali sistemi. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito le conoscenze necessarie per valutare le possibili alternative nella progettazione dell'analisi di grandi moli di dati, considerando i benefici e le limitazioni dei diversi approcci. Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) configurare sistemi paralleli di elaborazione di dati; ii) progettare soluzioni per analizzare grandi moli di dati; iii) valutare le soluzioni per l'analisi dei dati con sistemi paralleli, considerando le risorse di sistema necessarie all'analisi stessa; iv) proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dello sviluppo di analisi avanzate di grandi moli di dati.

Prerequisiti e nozioni di base

Per seguire il corso, è necessario conoscere Java e si consiglia la conoscenza di Python, nonché elementi di architetture di calcolatori

Programma

* Framework di programmazione:
-- Filesystem distribuiti (HDFS);
-- Analisi di dati e grafi (MapReduce, Pregel);
-- Sistemi SQL-like (Pig, Hive);
-- Sistemi NoSQL (HBase, Cassandra).

* Algoritmi:
-- Progettazione di algoritmi per l'analisi dei testi;
-- Algoritmi per l'indicizzazione (inverted indexing);
-- Analisi dei grafi (PageRank).

* Architetture dei data center:
-- Struttura e organizzazione di un data center;
-- Connettività di rete;
-- Gestione degli errori e dei guasti.

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 è dato dalla valutazione sia del materiale fornito che dell'autonomia dello studente

Lingua dell'esame

Italiano / English