Introduzione
• Introduzione al fenomeno dei Big Data
Database
• Introduzione ai database: modelli E-R, SQL
• Distributed query evaluation, NoSQL databases, graph databases
Metodologie per I Big data
• Frameworks di programmazione: MapReduce/Hadoop, Spark
Data mining
• Association Analysis
• Clustering
Graph Analytics (metriche di centralità, scale-free/Power-law graphs, fenomeno dello small world, uncertain graphs)
• Similarity and diversity search
Lab & tools
• strumenti e metodologie per collezionare, processare, visualizzare ed analizzare grandi quantitative di dati (Big Data).
o estrarre dati non strutturati dal web (import.io, kimono, etc.)
o gestire e manipolare dati in forma tabulare (google spreadsheet, excel, etc.)
o esplorare e presentare dati statici (RAWGraphs, Gephi, illustrator, etc.)
o esplorare e costruire visualizzazioni di dati interattive (Tableau Public, Carto)