Obiettivi generali
Obiettivo del corso è la trattazione e l’approfondimento dei modelli e delle tecnologie tuttora disponibili (o in via di sviluppo) per la memorizzazione e la gestione di Big Data.
Gli studenti impareranno inoltre a sviluppare algoritmi distribuiti per l’elaborazione di Big Data sviluppati in accordo al paradigma MapReduce.

Obiettivi specifici
a) Conoscenza e capacità di comprensione
Gli studenti apprenderanno quali sono le principali criticità che sorgono quando occorre gestire ed elaborare Big Data e per quali motivi gli approcci tradizionali possono non funzionare. A seguire, impareranno quali approcci alternativi adottare per superare queste criticità.

b) Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di modellare ed implementare basi dati NoSQL di diverso tipo (e.g., Document based, graph based, KeyValue based) per la memorizzazione e la gestione di Big Data. Saranno inoltre in grado di progettare e sviluppare algoritmi distribuiti per l’elaborazione di Big Data adoperando il paradigma MapReduce.

c) Autonomia di giudizio
Gli studenti svilupperanno la capacità di individuare quelle particolari tipologie di problemi di gestione dati e/o di elaborazione dati per la cui taglia o complessità occorre
adottare un approccio non convenzionale. Saranno inoltre in grado di individuare quale particolare paradigma, tra quelli trattati a lezione, sarà più adatto a modellare il caso oggetto di studio.

d) Abilità comunicativa
Gli studenti, attraverso lo studio e lo svolgimento di esercizi pratici, acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato nelle prove finali.
Le abilità comunicative vengono sviluppate anche attraverso attività di gruppo che portano alla presentazione ed alla discussione di un progetto finale.

e) Capacità di apprendimento
Gli studenti che supereranno l’esame avranno appreso i paradigmi da utilizzare per la gestione e l’elaborazione di Big Data e saranno in grado di metterli in pratica con l’ausilio delle tecnologie trattate durante lo svolgimento del corso.