Laurea magistrale in Data science and economics (Università degli Studi di Milano)

Obiettivo del corso è introdurre i concetti fondamentali alla base della gestione e all'analisi di big data, comprese le principali tecniche di elaborazione che trattano dati su larga scala e la loro implementazione su sistemi computazionali distribuiti.

Risultati attesi

Alla fine del modulo, gli studenti conosceranno i principali approcci legati all'analisi di quantità massive di dati e saranno capaci di progettare e implementare elaborazioni di dati su larga scala utilizzando moderni sistemi di calcolo distribuito.

Avvisi

Data Informazione
31/05/2021 Modifica ricevimento studenti
A partire dal 31 maggio il ricevimento studenti sarà organizzato tramite e-mail.
10/03/2021 Disponibilità video delle lezioni di «Algoritmi per dati su larga scala» della Laurea Magistrale in Data Science for Economics
Le registrazioni delle lezioni di «Algoritmi per dati su larga scala» del corso di Laurea Magistrale in Data Science for Economics saranno disponibili fino alla fine del mese di marzo.
24/02/2021 Progetti per l'insegnamento di «Algoritmi per dati su larga scala» (Laurea magistrale DSE)
Sono disponibili i testi dei progetti per l'insegnamento di «Algoritmi per dati su larga scala» della Laurea magistrale in «Data Science for Economics».
19/02/2021 Tutoraggio «Algorithms for massive datasets» (DSE)
A partire dal 1 marzo, gli studenti potranno seguire cinque incontri di tutoraggio negli stessi giorni precedentemente utilizzati per le lezioni (lunedì e martedì, 15:30-17:00). Gli studenti riceveranno un messaggio e-mail contenente il relativo link zoom.
29/09/2020 Semestre dell'insegnamento di Algoritmi per dati su larga scala (DSE)
L'insegnamento di Algoritmi per dati su larga scala (DSE) sarà erogato nel secondo semestre.

Lingua

Le lezioni sono in inglese.

Ricevimento studenti

Su appuntamento (via e-mail). È possibile contattare il docente tramite posta elettronica, avendo cura di leggere preventivamente la guida predisposta dal Prof. Sebastiano Vigna e di specificare chiaramente nell'oggetto del messaggio il nome dell'insegnamento e l'anno accademico. In particolare, si invitano gli studenti a usare sempre come mittente l'indirizzo fornito loro dall'Ateneo (basato cioè sul dominio studenti.unimi.it) firmando con nome, cognome e matricola e ricordando che i tempi di risposta possono variare in funzione degli impegni del docente.

Materiale didattico

Le lezioni sono basate:

Programma

Il programma riguarda gli argomenti dettagliati nel calendario delle lezioni (disponibile all'inizio delle lezioni), che corrisponde al materiale trattato sul libro di testo, oltre che sui restanti documenti elencati tra il materiale didattico.

Propedeuticità

È richiesta la conoscenza degli argomenti principali di programmazione degli elaboratori, analisi matematica e probabilità e statistica al livello considerato in una laurea triennale di area informatica.

Calendario delle lezioni

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Modalità d'esame

L'esame consiste di un progetto e di una prova orale, entrambi relativi agli argomenti trattati nell'insegnamento. Il progetto richiede l'elaborazione di un dataset tramite applicazione critica delle tecniche descritte durante le lezioni, ed è riassunto in una relazione scritta. La valutazione del progetto, espressa in termini approvato/respinto, tiene conto del livello di padronanza degli argomenti e della chiarezza espositiva nella relazione presentata. La prova orale, alla quale si accede dopo che il progetto è stato valutato positivamente, è basata sulla discussione di alcuni argomenti trattati nell'insegnamento e sull'approfondimento di alcuni aspetti del progetto presentato. La valutazione della prova orale, espressa in trentesimi, tiene conto del livello di padronanza degli argomenti, della chiarezza espositiva e della proprietà di linguaggio.

Come iscriversi

Esame scritto (prof. Ardagna, prof. Foresti)

È necessario iscriversi tramite UniMia all'appello d'esame nel quale si vuole sostenere una o entrambe le parti dell'esame. Entro pochi giorni dall'esame verrà inviata una mail agli studenti iscritti, chiedendo quale parte dell'esame sarà sostenuta. Gli studenti che hanno già sostenuto con profitto una parte dell'esame devono iscriversi alla parte rimanente tramite Ariel. Gli studenti non iscritti non saranno ammessi a sostenere l'esame: è necessario conoscere con precisione il numero esatto di persone che sosterranno l'esame, per poter dimensionare le aule (anche virtuali), soprattutto in questa situazione emergenziale.

Progetto ed esame orale (prof. Malchiodi)

Inviare una mail al prof. Malchiodi, contenente un link al progetto. Quando il progetto è stato corretto gli studenti saranno contattati per organizzare l'esame orale. Non è richiesto di iscriversi tramite UniMia, ma è opportuno inviare il proprio lavoro in prossimità degli appelli d'esame.

Voto finale

Dopo che tutte le parti dell'esame sono state sostenute con profitto, il voto finale sarà verbalizzato nell'appello in cui lo studente risulta iscritto per l'esame scritto.

Validità dei voti

Il voto per ogni parte dell'esame è valido per un anno. Se dopo un anno dal sostenimento di una parte dell'esame con profitto il voto finale non è registrato, sarà necessario ripetere tutte le parti (comprese quelle già sostenute con profitto).

Appelli d'esame

Sessione Data
giugno N/A
luglio N/A
settembre N/A
settembre N/A
gennaio N/A
febbraio N/A