Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2022/2023
Attività didattica dottorato
Crediti: 50
Lingua di erogazione: inglese
Docente: Sara Migliorini, Graziano Pravadelli, Ferdinando Cicalese, Giovanni Gerardo Muscolo, Alessandra Di Pierro, Rosalba Giugno, Massimo Merro, Mariano Ceccato, Silvia Francesca Storti, Enrico Gregorio, Matteo Cristani, Zsuzsanna Liptak, Lorenza Brusini, Florenc Demrozi
Big Data
Crediti: 3
Lingua di erogazione: English
Docente: Damiano Carra
Chirurgia robotica
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Paolo Fiorini
Big Data (2022/2023)
Docente
Referente
Crediti
3
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Il corso offre una panoramica dei concetti fondamentali dei sistemi di calcolo distribuito che trattano dataset molto grandi, insieme ai paradigmi di programmazione adottati da questi sistemi. In particolare, verrà discusso il paradigma MapReduce e la sua implementazione in Spark. Inoltre, verranno presentati gli aspetti di sistema del calcolo distribuito, comprese le architetture dei data center e le soluzioni per l'archiviazione di dataset così grandi.
Prerequisiti e nozioni di base
Conoscenza di Python
Programma
- Introduzione ai BigData
- Il paradigma di programmazione MapReduce
- Apache Hadoop e Apache Spark
- Non-relational databases
- Architetture dei datacenter
Bibliografia
Quando e Dove
-
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame consiste nello svolgimento di un progetto in cui vengono applicati i principi presentati a lezione.
Valutazione
-
Criteri di composizione del voto finale
-
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2022/2023
Docenti
+39 045 802 7980
mariano.ceccato@univr.it
mila.dallapreda@univr.it
giovannigerardo.muscolo@univr.it
Dottorandi
Non è presente alcuna persona. 40° Ciclo non iniziato.
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Linee guida percorso formativo
Di seguito i file che contengono le Linee guida per il percorso formativo e il regolamento per l'acquisizione dei crediti formativi (CFU) per l'Anno Accademico 2023/2024.
Documenti
| Titolo | Info File |
|---|---|
Dottorandi: linee guida generali (2023/2024)
|
pdf, it, 93 KB, 26/02/24 |
|
PhD students: general guidelines (2023/2024)
|
pdf, en, 94 KB, 26/02/24 |
