Mâitrise en Informatique (Università degli Studi di Milano)

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

Le cours vise à décrire le cadre de traitement des mégadonnées, soit en termes de méthodologies que de technologies.

Résultats attendus

Les étudiants:

Informations

Date Info
17/03/2020 Déplacement des vidéos des cours
Dans quelques jours, les vidéos des cours seront déplacés vers l'espace OneDrive de l'Université. Les étudiants sont donc invités à vérifier que leur compte académique lié à Office365 soit activé.
12/03/2020 Organisation des heures de bureau à distance
À partir d'aujourd'hui, les heures de bureau auront lieu à distance. Chaque jeudi les étudiants peuvent se connecter à partir de 17h00 à la réunion "ricevimento-malchiodi" organisée sur meet.jit.si , en écrivant leur nom et prénom dans le salon de discussion et en attendant d'être appelés. Le canal est ouvert à tous les participants, donc la nécessité d'heures de bureau privées doit être signalée, toujours dans le salon de discussion, lors de la connexion.
06/03/2020 Organisation de l'enseignement à distance
Jusqu'à nouvel ordre, les course de «Statistiques et analyse de données» et «Algorithmes pour données sur large échelle» se dérouleront par téléenseignement. Les jours où un cours est prévu, un enregistrement vidéo de la leçon sera disponible sur la page Web correspondante. Les étudiants peuvent envoyer des questions à l'enseignant par e-mail pour toute précision: le lendemain, un document contenant la réponse aux questions d'intérêt général sera publié.
06/03/2020 Enregistrement «Préliminaires techniques» pour le cours Algorithmes pour données sur large échelle
L'enregistrement «Préliminaires techniques» pour le cours Algorithmes pour données sur large échelle est disponible.
05/03/2020 Accès restreint aux enregistrements de cours
L'accès aux contenus confidentiel a changé. La section «Matériel bibliographique» dans les pages des cours concernés décrit la nouvelle méthode.
04/03/2020 Enregistrement «Préliminaires mathématiques» pour le cours Algorithmes pour données sur large échelle
L'enregistrement «Préliminaires mathématiques» pour le cours Algorithmes pour données sur large échelle est disponible.
23/02/2020 Annulation des activités didactiques
Toutes les activités didactiques sont annulées jusqu'au 29/2.
13/02/2020 Heures de bureau du 20 février
Les heures de bureaux du 20 février sont annulées.
21/01/2020 Débout du cours Algorithms for massive datasets
Les cours de Algorithms for massive datasets commenceront mercredi 26 février à 14:30 dans la salle alfa du département d'Informatique. À partir de la semains suivante, les cours auront lieu comme indiqué dans le calendrier.

Langue

Les leçons sont en anglais.

Horaires du cours

Les cours ont lieu au secteur de Città Studi, selon le calendrie provisoire suivant:

Jour Heure Lieu
lundi 15:30 - 17:30 (*) G9
mercredi 14:30 - 18:30 G12

Les cours de lundi, destinés aux étudiants du Master en Informatique, ont lieu seulement dans les semaines indiquées dans le calendrier ci-dessous.
Tout changement à l'horaire sera annoncé en classe et publié dans la section Infos de cette page.

Heures de bureau

Jeudi à 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:

L'enregistrement de certaines cours, marquées avec (R) dans le calendrier des cours, est disponible. L'identification est faite en utilisant le compte académique Office365.

Il est aussi suggéré de lire le matériel suivant.

Programme

Le programme fait référence aux arguments detaillés dans le calendrier des leçons, 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 se compose d'un projet et d'un test oral, tous deux liés aux sujets traités dans le cours. Le projet, éventuellement en commun avec le cours Méthodes statistiques pour l'apprentissage automatique, traite un ou plusieurs jeux de données par l'application critique des techniques décrites lors des cours, 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.

Sessions d'examen

Session Date
juin 16/06/2020
juillet 14/07/2020
septembre 07/09/2020
septembre 24/09/2020
janvier 22/01/2021
février N/A