Il corso mira a illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche alla gestione dei big data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per basi di dati. Partendo dai requisiti delle moderne applicazioni per basi di dati, verranno affrontate le diverse problematiche di memorizzazione e uso dei big data, illustrando le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione. Gli argomenti che verranno trattati includono: il le architetture basate su cluster, il paradigma map-reduce, il Cloud computing, i sistemi NoSQL, gli strumenti e i linguaggi per l'analisi dei dati. Durante il corso si cercherà di coniugare aspetti metodologici e tecnologici mediante esercitazioni pratiche con l'ausilio di sistemi reali, seminari aziendali e svolgimento di progetti pratici.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Programma
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Testi Adottati
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Bibliografia Di Riferimento
Disponibile sul sito Web del corso presente su Moodle.Modalità Erogazione
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti: - lezioni frontali - esercitazioni pratiche - seminari - laboratori - lavoro di gruppo - analisi di casi realiModalità Valutazione
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora. - I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente. - Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
scheda docente
materiale didattico
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Programma
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Testi Adottati
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Bibliografia Di Riferimento
Disponibile sul sito Web del corso presente su Moodle.Modalità Erogazione
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti: - lezioni frontali - esercitazioni pratiche - seminari - laboratori - lavoro di gruppo - analisi di casi realiModalità Valutazione
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora. - I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente. - Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
scheda docente
materiale didattico
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Programma
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Testi Adottati
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Bibliografia Di Riferimento
Disponibile sul sito Web del corso presente su Moodle.Modalità Erogazione
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti: - lezioni frontali - esercitazioni pratiche - seminari - laboratori - lavoro di gruppo - analisi di casi realiModalità Valutazione
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora. - I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente. - Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.
scheda docente
materiale didattico
- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Programma
- Infrastrutture e paradigmi di programmazione per i big data- L'ecosistema Hadoop
- Cloud computing
- Elaborazione di big data (MapReduce, Hive, Spark)
- I sistemi NoSQL
- Tecniche di analisi di big data
- I Data Lake
- Sistemi e applicazioni
- Seminari aziendali
Testi Adottati
Martin J. Fowler, PramodkumarJ. Sadalage. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence".Materiale predisposto dal docente (disponibile sul sito Web del corso)
Bibliografia Di Riferimento
Disponibile sul sito Web del corso presente su Moodle.Modalità Erogazione
I metodi didattici e gli strumenti di supporto che saranno utilizzati al fine di conseguire i risultati di apprendimento attesi sono i seguenti: - lezioni frontali - esercitazioni pratiche - seminari - laboratori - lavoro di gruppo - analisi di casi realiModalità Valutazione
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso lo svolgimento di alcuni progetti e una prova scritta della durata di 1 ora. - I progetti sono svolti in gruppo e riguardano sia la soluzione di problemi assegnati dal docente, sia lo svolgimento di attività concordate con il docente. - Lo scritto è organizzato attraverso un certo numero di esercizi finalizzati a verificare il livello di comprensione effettiva dei concetti e la capacità degli studenti di applicarli in contesti reali. Le prove assegnate negli anni precedenti sono disponibili sul sito del corso.