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Fondamenti di Big Data

Crediti Formativi

8 CFU

Durata

10 settimane

Docenti Video

Flavio Venturini (LUISS Business School - Roma)
Alfredo Vinella (Chief Executive Officer, Scenarya)
Paolo Barboni (Oracle Italia)

Docente d’area

Emanuel Weitschek

Tutor

Daniele Pirrone (Dottorato UNINETTUNO)

Il corso di introduzione ai big data mira ad introdurre i concetti di memorizzazione, gestione, interrogazione ed analisi di grandi moli di dati. Tra gli argomenti del corso troviamo: cluster di computer; programmazione per i big data; cloud computing; gestione di big data; database non relazionali; metodi di analisi

Videolezioni e sottoargomenti

Lezione n. 1: Introduction to Big Data
What is Big Data?
How does it look like?
The Data life-cycle
Lezione n. 2: Data Governance & DFM Principles
What is Data Governance?
Data Governance principles
Information systems modelling concepts
Dimensional Fact Modelling
Lezione n. 3: Introduction to Hadoop
Intro to MapReduce
HDFS architecture
Accessing HDFS
Lezione n. 4: MapReduce & YARN
MapReduce continued
YARN
MapReduce at work
Lezione n. 5: NoSQL Databases
NoSQL foundations
Key-Value concepts
Key-Value architecture
Lezione n. 6: Introduction to Machine Learning - First part
Machine Learning types
Supervised learning
Unsupervised Learning: Principal Components Analysis
Lezione n. 7: Introduction to Machine Learning - Second part
Clustering concepts
K-means clustering
Hierarchical clustering
Lezione n. 8: R Programming «Getting Started»
R Ecosystem
Hello World!
First Steps
Lezione n. 9: R Programming «Overview»
Writing and Reading Data
Random Distributions and Sampling
Control Structures and Functions
Debugging and Profiling
Lezione n. 10: Data Manipulation with R
Reading Data
Manipulating Data
Transforming Data
Lezione n. 11: Data Exploration with R
R Graphic Systems
Data Explorations Best Practices
Advanced R Graphics
Lezione n. 12: Machine Learning With R - Theory
Machine Learning Process
Conceptual Issues
R packages for ML
Lezione n. 13: Machine Learning With R - Practice
Data Understanding and Preparation
Model Training and Evaluation
Advanced Topics
Lezione n. 14: Social Analytics - Part one
Introduction
Key elements of Social media
Analysis
Lezione n. 15: Social Analytics - Part two
Introduction
Metrics
Methodology
Tools
Lezione n. 16: Marketing Analytics - First part
Introduction
The digital customer journey
Measures
Lezione n. 17: Marketing Analytics - Second part
Context
Metrics
Benchmarks
Deploying analytics
Lezione n. 18: Biomedical Analytics
Growth of biomedical data
Bioinformatics
Biomedical data mining
Real case studies
Lezione n. 19: Introduction to Data Visualization
Data Viz vs Infographics
Data Viz components
Data Viz design principles