La Tecnologia è pervasiva nella nostra esperienza quotidiana, ma non dobbiamo mai dimenticare che è uno strumento al nostro servizio. Siamo circondati da dati di ogni tipo e natura e noi stessi, più o meno consapevolmente, siamo generatori di dati. Questi dati, però, diventano utili se e solo se diventano informazioni che sappiamo utilizzare per comprendere la realtà in cui siamo immersi, per orientare le nostre scelte e per ridurre il livello di indeterminazione del sistema complesso di cui facciamo parte. Tutto ciò che non è misurabile non è gestibile, né migliorabile. Il progresso dipende dalla qualità dei dati e delle informazioni che ne deriviamo.
La tecnologia consente di registrare, conservare, analizzare quantità sempre crescenti di dati, nascono quindi problemi nuovi di Governo, Qualità, Affidabilità, Certificazione, Protezione dei dati stessi. I confini tra sociale e privato sono più labili, i dati ci possono rendere più liberi e consapevoli, oppure più vulnerabili e orientabili. Al pari passo con la Tecnologia occorre sviluppare
la capacità di cercare, integrare, elaborare, immaginare, capire. E insieme a tutto questo serve consapevolezza etica e responsabilità sociale. In questo contesto grande attenzione viene riservata all’Intelligenza Artificiale e a come può essere applicata in diversi campi e a come le sue applicazioni stanno cambiando il mondo. Il Machine Learning negli ultimi anni ha trovato ampi ambiti di applicazione, per esempio nel campo della salute.
In questo corso affronteremo questi temi con un approccio dove le domande che ci porremo saranno più importanti delle risposte che troveremo, insieme o individualmente.
La tecnologia consente di registrare, conservare, analizzare quantità sempre crescenti di dati, nascono quindi problemi nuovi di Governo, Qualità, Affidabilità, Certificazione, Protezione dei dati stessi. I confini tra sociale e privato sono più labili, i dati ci possono rendere più liberi e consapevoli, oppure più vulnerabili e orientabili. Al pari passo con la Tecnologia occorre sviluppare
la capacità di cercare, integrare, elaborare, immaginare, capire. E insieme a tutto questo serve consapevolezza etica e responsabilità sociale. In questo contesto grande attenzione viene riservata all’Intelligenza Artificiale e a come può essere applicata in diversi campi e a come le sue applicazioni stanno cambiando il mondo. Il Machine Learning negli ultimi anni ha trovato ampi ambiti di applicazione, per esempio nel campo della salute.
In questo corso affronteremo questi temi con un approccio dove le domande che ci porremo saranno più importanti delle risposte che troveremo, insieme o individualmente.
scheda docente
materiale didattico
data orario argomenti aula
lunedì 7 novembre 2022 16-18 Nuovi Paradigmi per le Architetture Dati 278
martedì 8 novembre 2022 16-18 Questioni Emergenti - Data Privacy 278
mercoledì 9 nov 2022 16-18 GDPR - Normativa 248
lunedì 14 novembre 2022 16-18 GDPR - Ruoli 278
martedì 15 novembre 2022 16-18 Data Analysis & Design: W6H 278
mercoledì 16 novembre 2022 16-18 Data Modeling - ER 248
lunedì 21 novembre 2022 16-18 ER: Chiavi Identificative + Esercitazione 278
martedì 22 novembre 2022 16-18 ER: Gerachie + Esercitazione 278
mercoledì 23 novembre 2022 16-18 Esercitazione + Introduzione Data Warehouse 248
lunedì 28 novembre 2022 16-18 Data Warehouse-Modello Multidimensionale 278
martedì 29 novembre 2022 16-18 Big Data: Definizione 278
mercoledì 30 novembre 2022 16-18 Big Data: Modelli NO Sql 248
lunedì 5 dicembre 2022 16-18 Feedback Studenti+Review Concetti Base 278
martedì 6 dicembre 2022 16-18 Big Data Picture 278
mercoledì 7 dicembre 2022 16-18 L'AgID 248
lunedì 12 dicembre 2022 16-18 Big Data: AI 278
martedì 13 dicembre 2022 16-18 Big Data: ML e Deep Learning 278
mercoledì 14 dicembre 2022 16-18 Big Data: Use Cases 248
lunedì 19 dicembre 2022 16-18 Revisione Argomenti del Corso+Esercitazione 278
martedì 20 dicembre 2022 16-18 Revisione Argomenti del Corso+Esercitazione 278
Programma
BIG DATA E AUTOMAZIONE DELLE DECISIONIdata orario argomenti aula
lunedì 7 novembre 2022 16-18 Nuovi Paradigmi per le Architetture Dati 278
martedì 8 novembre 2022 16-18 Questioni Emergenti - Data Privacy 278
mercoledì 9 nov 2022 16-18 GDPR - Normativa 248
lunedì 14 novembre 2022 16-18 GDPR - Ruoli 278
martedì 15 novembre 2022 16-18 Data Analysis & Design: W6H 278
mercoledì 16 novembre 2022 16-18 Data Modeling - ER 248
lunedì 21 novembre 2022 16-18 ER: Chiavi Identificative + Esercitazione 278
martedì 22 novembre 2022 16-18 ER: Gerachie + Esercitazione 278
mercoledì 23 novembre 2022 16-18 Esercitazione + Introduzione Data Warehouse 248
lunedì 28 novembre 2022 16-18 Data Warehouse-Modello Multidimensionale 278
martedì 29 novembre 2022 16-18 Big Data: Definizione 278
mercoledì 30 novembre 2022 16-18 Big Data: Modelli NO Sql 248
lunedì 5 dicembre 2022 16-18 Feedback Studenti+Review Concetti Base 278
martedì 6 dicembre 2022 16-18 Big Data Picture 278
mercoledì 7 dicembre 2022 16-18 L'AgID 248
lunedì 12 dicembre 2022 16-18 Big Data: AI 278
martedì 13 dicembre 2022 16-18 Big Data: ML e Deep Learning 278
mercoledì 14 dicembre 2022 16-18 Big Data: Use Cases 248
lunedì 19 dicembre 2022 16-18 Revisione Argomenti del Corso+Esercitazione 278
martedì 20 dicembre 2022 16-18 Revisione Argomenti del Corso+Esercitazione 278
Testi Adottati
Le lezioni saranno disponibili sulla piattaforma e-learning dell'AteneoBibliografia Di Riferimento
"Building the Data Lakehouse" Bill Inmon, Mary Levins, Ranjeet Srivastava - First Printing 2021 Copyright © 2021 by Bill Inmon, Mary Levins, and Ranjeet Srivastava ISBN, print ed. 9781634629669 ISBN, Kindle ed. 9781634629676 ISBN, ePub ed. 9781634629683 ISBN, PDF ed. 9781634629690 "Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software" Eric Evans Addison-Wesley Professional First Printing 2004 ISBN: 0321125215 "The Entity Relationship Model — Toward a Unified View of Data" Peter_Pin_Shan-Chen Massachusetts Institute of Technology, USA © 2002 Springer-Verlag Berlin Heidelberg Print ISBN: 978-3-642-63970-8 "SMEData - Il diritto alla protezione dei dati personali: tra disciplina europea e adeguamento della disciplina nazionale" Università degli Studi Roma Tre - Dipartimento di Giurisprudenza Progetto cofinanziato dal Programma "Rights, Equality and Citizenship" della Unione EuropeaModalità Erogazione
Le lezioni saranno supportate da materiale che verrà distribuito al termine di ogni argomento. L’approccio didattico sarà orientato alla discussione ed al confronto sugli argomenti che verranno trattati; quindi, sarà particolarmente utile la partecipazione attiva degli studenti alle lezioni, per rendere più efficace l’acquisizione ed il consolidamento delle nozioni apprese. Il focus del corso sarà centrato sulla comprensione funzionale degli argomenti trattati, evidenziando la relazione tra i casi d’uso e le varie classi di metodi e strumenti presentati, riservando alle tecnologie una esposizione orientata alla comprensione dell’uso delle stesse più che alla conoscenza degli aspetti di ingegneria del software.Modalità Frequenza
fortemente raccomandataModalità Valutazione
Gli studenti saranno valutati sulla base della capacità acquisita di descrivere i razionali fondamentali della progettazione di soluzioni BIG DATA orientate all'analisi di fenomeni complessi per il supporto alle decisioni, mettendo in relazione i metodi ed i modelli oggetto del corso con le principali classi di casi d'uso.