Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

OBIETTIVI FORMATIVI: L'insegnamento si propone di fornire i principi, illustrare le moderne soluzioni tecniche e metodologiche per la progettazione e gestione di sistemi, architetture, ed applicazioni distribuite inerenti i Big Data, ovvero collezioni di dati destrutturati le cui dimensioni superano le capacità di memorizzazione, gestione e analisi tipiche dei tradizionali sistemi per la gestione e l'analisi di dati. Il corso affronta le diverse problematiche per l'acquisizione, la memorizzazione ed il processamento di Big Data, illustrando le relative soluzioni software, anche in modo comparativo. Durante il corso verranno coniugati aspetti metodologici e tecnologici mediante attività di laboratorio, volte ad affrontare lo sviluppo dei due progetti proposti durante il corso.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Al termine del corso lo studente avrà acquisito concetti avanzati sulle architetture e sui sistemi distribuiti per l'analisi di Big Data e sullo sviluppo di applicazioni software in tale ambito. In particolare: realizzazione di applicazioni distribuite di batch processing e data stream processing, gestione di sistemi avanzati per l'acquisizione, la memorizzazione ed il processamento di Big Data anche in ambito Cloud (servizi Cloud di AWS, per i quali viene messo a disposizione degli studenti un grant gratuito tramite il programma AWS Academy).

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le conoscenze metodologiche e le capacità operative proprie dell'analisi, progettazione e realizzazione di sistemi ed applicazioni distribuite per Big Data. In particolare: progettare e sviluppare applicazioni di batch processing e di data stream processing e valutarne le prestazioni, usando i framework open source più diffusi per l'acquisizione, il processamento e la memorizzazione di Big Data ed i moderni strumenti per il deployment di sistemi ed applicazioni distribuiti (in particolare, tramite container e loro orchestrazione).

AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di identificare le soluzioni più idonee per realizzare sistemi ed applicazioni distribuite per l'analisi di Big Data e di valutare in modo critico le scelte architetturali, implementative e le prestazioni di sistemi ed applicazioni esistenti.

ABILITÀ COMUNICATIVE:
Al termine del corso lo studente avrà acquisito padronanza della terminologia avanzata relativa ai sistemi ed applicazioni per Big Data, sarà in grado di presentare l'architettura di una pipeline completa per l'analisi Big Data usando termini e linguaggio tecnico appropriato e di argomentare circa le varie alternative sia a livello sistemistico che applicativo.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Al termine del corso lo studente avrà acquisito la capacità di intraprendere in autonomia ulteriori approfondimenti su argomenti attinenti i sistemi e le architetture per Big Data, e di utilizzare le conoscenze e metodologie imparate per affrontare problemi nuovi.