BIG DATA

Insegnamento
BIG DATA
Insegnamento in inglese
BIG DATA
Settore disciplinare
ING-INF/05
Corso di studi di riferimento
MANAGEMENT DIGITALE
Tipo corso di studio
Laurea
Crediti
8.0
Ripartizione oraria
Ore Attività frontale: 48.0
Anno accademico
2020/2021
Anno di erogazione
2021/2022
Anno di corso
2
Lingua
ITALIANO
Percorso
GENERALE

Descrizione dell'insegnamento

Il programma dell'insegnamento è provvisorio e potrebbe subire delle modifiche

conoscenza informatica di base

Il corso illustra l’origine e le proprietà dei "big data" e le sfide legate alla loro gestione in ambito aziendale, dalla loro rappresentazione, memorizzazione, all’accesso, fino all’estrazione di conoscenza. Il corso offre fondamenti legati al modello relazionale per la gestione di basi di dati a livello aziendale.

Al termine del corso lo studente:

- Conosce gli ambiti applicativi in cui utilizzare le tecnologie dei Big Data e le relative problematiche

- Conosce le architetture hardware e software che sono state proposte per la loro gestione

- Conosce le tecniche per la memorizzazione, utilizza i linguaggi adottati in questo tipo di sistemi

- Acquisisce competenze pratiche nell’utilizzo delle diverse tecnologie mediante attività di laboratorio e di progetto.

Le lezioni si svolgono in forma di workshop e si articolano secondo uno schema ben definito che unisce aspetti teorici a una forte componente pratica e applicativa. 

I contributi teorici vengono trasmessi attraverso presentazioni da parte del docente e eventualmente letture di approfondimento assegnate agli studenti durante il corso e la loro acquisizione viene verificata, oltre che nella prova finale, attraverso relazioni periodiche individuali e di gruppo in classe. 

La componente pratica consiste di esercitazioni al calcolatore, esercizi di consolidamento da svolgere a casa e successiva discussione in classe e risoluzione dei problemi emersi nell'attività esercitatoria per permettere un monitoraggio puntuale e costante dello sviluppo delle capacità tecnologiche oggetto del corso.

L’esame consiste in una prova scritta o pratica, nella quale si dovrà dare dimostrazione di avere acquisito le nozioni e le conoscenze previste dal programma del corso e da un colloquio obbligatorio, nel quale verrà commentata la prova pratica e sarà accertata la conoscenza degli aspetti teorici.

consultare bacheca docente ed il sito http://www.economia.unisalento.it/536 

Dal sistema informativo, al sistema informatico

Architetture dei sistemi informativi

Introduzione ai BIG DATA #1 (BigData cap.1)

Introduzione ai sistemi informativi informazioni e dati #1 (Basi di Dati cap.1) 

Il modello relazionale #1 (Basi di dati cap.2)

Metodologie e modelli per il progetto #1 (Basi di dati cap.6)

Progettazione concettuale #1 (Basi di dati cap.7)

Progettazione logica #1 (Basi di dati cap.8)

Introduzione a KNIME #1 (BigData cap.2)

Maneggiare i dati #1 (BigData cap.3)

Machine learning in pratica #1 (BigData cap.4)

Classificare #1 (BigData cap.5)

Riconoscere strutture #1 (BigData cap.6)

–Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine learning  - Andrea De Mauro -  Apogeo Editore

–Basi di dati. Con Connect Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone – McGraw Hill

Semestre

Tipo esame
Obbligatorio

Valutazione
Orale - Voto Finale

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario

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