Algoritmi per dati su larga scala2025/26
L'insegnamento si propone di descrivere il quadro complessivo dei processi per l'elaborazione dei big data, sia per quanto riguarda le metodologie e le tecnologie applicate in tale contesto.
Risultati attesi
Gli studenti:
- saranno in grado di utilizzare le tecnologie per la memorizzazione distribuita dei dati;
- apprenderanno il framework dell'elaborazione distribuita MapReduce e le sue principali estensioni;
- apprenderanno i principali algoritmi utilizzati per problemi classici relativi ai big data, e a implementarli in un ambiente di elaborazione distribuito;
- saranno in grado di scegliere i metodi appropriati per risolvere problemi caratterizzati da big data.
Avvisi
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Progetti per l'insegnamento di «Algoritmi per dati su larga scala» (Laurea magistrale in Informatica)
Sono disponibili i testi dei progetti per l'insegnamento di «Algoritmi per dati su larga scala» della Laurea magistrale in «Informatica».
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Modifica al calendario delle lezioni di Analisi per dati su larga scala
La lezione del 19 febbraio di Analisi per dati su larga scala è sospesa.
Orari del corso
Le lezioni si svolgono durante il secondo semestre e in presenza presso le strutture di Città Studi. L'orario è il seguente:
| Giorno | Ora | Luogo |
|---|---|---|
| martedì | 13:30 - 16:30 | Lab. magistrale 5 piano |
| giovedì | 13:30 - 16:30 | Lab. magistrale 5 piano |
Eventuali variazioni rispetto al calendario pianificato verranno comunicate in aula e pubblicizzate nel paragrafo Avvisi di questa pagina.
Ricevimento studenti
Su appuntamento, stanza 5015 del Dipartimento di Informatica.
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:
- sul libro Mining of Massive Datasets, scritto da A. Rajaraman e J. Ullman (indicato come RU nel calendario delle lezioni), gratuitamente scaricabile dal sito degli autori e pubblicato in versione cartacea da Cambridge University Press (ISBN:9781107015357);
- sulle dispense e sul codice di esempio pubblicati nel calendario delle lezioni.
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
| Lezione | Data | Argomento | Materiale |
|---|---|---|---|
| L01 | 13/01/2026 | HDFS e map-reduce. | |
| L02 | 15/01/2026 | Algoritmi map-reduce. Communication cost model. |
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| L03 | 20/01/2026 | Analisi di link. |
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| L04 | 22/01/2026 | Analisi di link. Spark. | |
| L05 | 27/01/2026 | Ricerca di elementi simili. |
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| L06 | 29/01/2026 | Ricerca di elementi simili. | |
| L07 | 03/02/2026 | Insiemi di elementi frequenti. |
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| L08 | 05/02/2026 | Insiemi di elementi frequenti. |
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| L09 | 10/02/2026 | Analisi di stream di dati. |
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| L10 | 12/02/2026 | Clustering. |
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| L11 | 17/02/2026 | Regressione. | |
| L12 | 24/02/2026 | Regressione logistica. Recommendation system. | |
| L13 | 26/02/2026 | Recommendation system. | |
| L14 | 03/03/2026 | Deep learning e TensorFlow. | |
| L15 | 05/03/2026 | Transformer e LLM. | |
| L16 | 10/03/2026 | Riduzione della dimensionalità. Gradient boosting. |
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.
Gli studenti devono iscriversi all'appello in cui vogliono sostenere l'esame, e inviare via mail al docente il progetto entro le date indicate nella tabella che segue. Quando il progetto è stato corretto gli studenti saranno contattati per organizzare l'esame orale. La tabella sottostante indica le date provvisorie per gli orali.
Appelli d'esame
| Sessione | Data |
|---|---|
| marzo | 23/03/2026 27/03/2026 (project deadline: 16/03 20/03/2026, sign up date: 23/03/2026) |
| giugno | 22/06/2026 (project deadline: 15/06) |
| luglio | 06/07/2026 (project deadline: 29/06) |
| settembre | 17/09/2026 (project deadline: 10/09) |
| novembre | 23/11 (project deadline: 16/11) |
| dicembre | 15/12 (project deadline: 09/12) |