20110488-2 - Big data e automazione delle decisioni

Il corso mira a esaminare il rapporto tra diritto, diritti e nuove tecnologie. I diritti nascono con l’uomo. La storia dell’uomo va letta come una progressiva lotta per i diritti. Ora che le nuove tecnologie hanno trasformato la società, l’economia, la forma di stato e di governo, la vita dell’uomo, occorre riflettere sulle modalità di garanzia dei diritti, attraverso il diritto. Un diritto che deve avvalersi dei sistemi algoritmici, plasmandoli ai valori e ai costituzionali.
scheda docente | materiale didattico

Programma

Corso: BIG DATA E AUTOMAZIONE DELLE DECISIONI
data orario argomenti aula
lunedì 6 ottobre 2025 18-20 Presentazione del corso e obiettivi formativi 248
martedì 7 ottobre 2025 18-20 Nuovi Paradigmi per la tecnologia dell'informazione 248
mercoledì 8 ottobre 2025 18-20 Questioni Emergenti - Data Privacy/Data Governance 383
lunedì 13 ottobre 2025 18-20 GDPR: Normativa - GDPR: Ruoli 248
martedì 14 ottobre 2025 18-20 Data Analysis & Design: W6H 248
mercoledì 15 ottobre 2025 18-20 Data Modeling - ER 383
lunedì 20 ottobre 2025 18-20 ER: Chiavi Identificative + Esercitazione 248
martedì 21 ottobre 2025 18-20 ER: Gerachie + Esercitazione 248
mercoledì 22 ottobre 2025 18-20 Esercitazione + Introduzione al Data Warehouse 383
lunedì 27 ottobre 2025 18-20 Data Warehouse-Modello Multidimensionale 248
martedì 28 ottobre 2025 18-20 Big Data: Definizione 248
mercoledì 29 ottobre 2025 18-20 Big Data: Modelli NO Sql 383
lunedì 3 novembre 2025 18-20 Discussione Feedback dagli studenti+Review Concetti Base 248
martedì 4 novembre 2025 18-20 Big Data Picture: Data->Information->Knowledge->A.I. 248
mercoledì 5 novembre 2025 18-20 La Normativa sulla Digitalizzazione della P.A.: AgID 383
lunedì 10 novembre 2025 18-20 Big Data: AI 248
martedì 11 novembre 2025 18-20 Big Data: ML e Deep Learning 248
mercoledì 12 novembre 2025 18-20 Big Data: Use Cases 383
lunedì 17 novembre 2025 18-20 Revisione Argomenti del Corso + Esercitazione 248
martedì 18 novembre 2025 18-20 Revisione Argomenti del Corso + Esercitazione 248



Testi Adottati

Le lezioni saranno disponibili sulla piattaforma e-learning dell'Ateneo

Bibliografia 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 Europea

Modalità 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

consigliabile la frequenza

Modalità 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.