Master en Data science and economics (Università degli Studi di Milano)


2021-22 2020-21

L'objectif du cours est d'introduire les concepts fondamentaux à la base de la gestion et de l'analyse de mégadonnées, en comprenant les principales techniques d'élaboration pour données à large échelle et leur mise en œuvre sur des plateformes de calcul distribuées.

Résultats attendus

À la fin du module, les étudiants connaîtront les principales approches leur permettant d'analyser des quantités massives de données, ainsi que la capacité de concevoir et d'exécuter des calculs sur des mégadonnées, déployés sur systèmes distribués modernes.

Infos

Date Info
08/03/2022 Dates limite pour l'examen de mars de «Algorithms for massive datasets» (DSE)
Les dates limite pour l'examen de mars de «Algorithms for massive datasets» (DSE) sont modifiées comme suit: date limite pour le projet 31/03, examen orale à partir du 06/04.
08/03/2022 Tutorat «Algorithms for massive datasets» (DSE)
À partir du 14 mars, les étudiants pourrons assister à cinq sessions de tutorat. La primère aura lieu dans la salle Tau du Département d'Informatique à 12:30 du 14/3 et à distance sur Zoom (les étudiant.e.s intéréssé.e.s trouveront le lien sur la page Ariel du cours). Le calendrier du tutorat sera communiqué pendant la première session.
07/03/2022 Projets pour le module de «Algorithmes pour mégadonnées» (Master DSE)
Les descriptions des projets pour le module de «Algorithmes pour mégadonnées» du Master en «Data Science for Economics» sont disponibles.
09/02/2022 Changement de salle de cours pour AMD (DSE)
Les cours de «Algorithms for massive data» (Master DSE) du 28/2 et du 7/3 auront lieu dans la salle de cours MA (Via Mangiagalli 31).
08/01/2022 Formulaire pour étudiants 2021-22
Les étudiants 2021-22 sont invités à remplir un un formulaire.

Langue

Les leçons sont en anglais.

Horaires du cours

Les cours ont lieu dans le secteur de Città Studi, selon le calendrier suivant:

Jour Heure Lieu
lundi 12:30 - 14:30 Aula Alfa

Le calendrier sera différent pour les dates suivantes:

Tout changement à l'horaire sera annoncé en classe et publié dans la section Infos de cette page.

Cours à distance

Jusqu'à nouvel ordre, les cours auront lieu aussi à distance, par authentification à un lien zoom publié sur la page Ariel du cours.

Veuillez noter que le but du streaming est d'encourager « [...] la participation d'étudiants présentant des fragilités particulières, ou immunodéprimés, ou pas encore en possession de la certification verte COVID-19, ainsi que d'étudiants internationaux incapables de suivre en présence en raison des limitations de déplacements causées par l'urgence épidémiologique » (Arrêté du Recteur sur la didactique du 23 août). Dans tous les autres cas, la présence dans la salle de cours est fortement recommandée, sauf s'il n'y a plus de places disponibles.

Heures de bureau

Jeudi, 17:00. Il est possible contacter l'enseignant par e-mail, en prenant soin de lire à l'avance le guide préparé par le professeur Sebastiano Vigna et précisant clairement dans le message le nom du cours et l'année scolaire. En particulier, les étudiants sont encouragés à toujours utiliser leur adresse académique (c'est à dire celui basée sur la domaine studenti.unimi.it) en signant avec nom et numéro d'identification et rappelant que le temps de réponse peut varier en fonction des engagements de l'enseignant.

Materiel bibliographique

Les cours sont basées:

Programme

Le programme fait référence aux arguments detaillés dans le calendrier des leçons (disponible dès le debut des cours), qui corresponds au matériel du livre adopté, plus le reste des documents indiqués entre le materiel bibliographique.

Prérequis

Le cours nécessite la connaissance à niveau license des principaux sujets de programmation, d'analyse mathématique, de calcul des probabilités et de statistiques.

Calendrier des leçons

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Modalités d'examination

L'examen du module se compose d'un projet et d'un test oral, liés aux sujets traités dans le cours. Le projet analyse un ou plusieurs jeux de données par l'application critique des techniques affrontées lors des cours, et il est décrit dans un rapport écrit. L'évaluation du projet, exprimée par une note de réussite / échec, tient compte du niveau de maîtrise des sujets et de la clarté du rapport. L'épreuve orale, accessible après une évaluation positive du projet, est basée sur la discussion de sujets abordés dans le cours et sur des questions approfondies sur le projet présenté. L'évaluation de l'épreuve orale, exprimée sur une échelle comprise entre 0 et 30, prend en compte le niveau de maîtrise des sujets, la clarté et les compétences linguistiques. Pour ce qui concerne les modalités d'examen des autres modules, les étudiant.e.s sont renvoyé.e.s aux pages Web correspondants.

Comment s'inscrire

Examen écrit (prof. Ardagna, prof. Foresti)

Pour passer une ou les deux parties de l'examen il faut s'inscrire à un appel sul UniMia. Quelques jours avant l'examen les étudiants inscrits recevront un mail demandant à quelle partie de l'examen écrit ils sohuaitent participer. Les étudiants qui ont déjà passé une partie de l'examen doivent utiliser Ariel pour s'inscrire à la partie qui reste. Les étudiants qui ne sont pas inscrits ne seront pas admis, car il est nécéssaire connaitre le nombre précis des participants pour organiser les salles (virtuelles), en particulier dans cette situation d'urgence.

Projet et examen oral (prof. Malchiodi)

L'inscription sur UniMia n'est pas requise. Les étudiant.e.s doivent envoyer un e-mail au prof. Malchiodi dans les délais du projet (voir tableau ci-dessous), contenant un lien vers le projet. Les étudiants seront contactés après vérification du projet. Le tableau ci-dessous indique une date provisoire pour les examens oraux.

Note finale

Après avoir réussi toutes les parties, la note finale sera enregistrée en association avec l'inscription UniMia pour la partie écrite de l'examen.

Expiration des notes

Si, un an après avoir réussi une des parties de l'examen, la note finale n'est pas enregistrée, toutes les parties de l'examen devront être répétées (y compris celles déjà réussies).

Sessions d'examen

Session Date
mars sign up date: 31/03, project deadline: 27/03 31/03, oral exams: 01/04 06/04
juin sign up date: 14/06, project deadline: 12/06, oral exams: 15/06
juillet sign up date: 07/07, project deadline: 03/07, oral exams: 07/07
septembre sign up date: 08/09, project deadline: 18/09, oral exams: 20/09
décembre N/A
janvier N/A