PRESENTAZIONE

Quando la dimensione dei dati strutturati e non supera la capacità dei sistemi di gestione dati tradizionali, sono necessari nuovi strumenti e metodi per l'acquisizione, l'archiviazione e la gestione degli stessi. Tali enormi quantità di dati sono in genere memorizzati in ambienti distribuiti su larga scala, elaborati utilizzando specifici ambienti, richiedono strumenti specifici per la loro gestione e sono la base per lo sviluppo di applicazioni guidate dall'AI.  

Poiché l'insegnamento viene tenuto in lingua inglese, si invita a visionare la scheda in inglese per ulteriori informazioni.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’insegnamento si propone che gli studenti acquisiscano i fondamenti teorici, metodologici e tecnologici della gestione dei dati per architetture avanzate di elaborazione, con particolare riferimento ad ambienti distribuiti su larga scala, inclusi gli elementi fondamentali dei sistemi NoSQL, le principali problematiche dell’elaborazione parallela e distribuita delle interrogazioni e le tecniche di gestione dati per le applicazioni guidate dall'IA.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Al termine del corso, lo studente/la studentessa sarà in grado di:

6 CFU

COMPRENDERE le differenze tra l'elaborazione e la gestione tradizionali dei dati e quelle su larga scala
COMPRENDERE le differenze tra gli approcci presentati per la gestione di dati su larga scala, inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’intelligenza artificiale (IA)
SELEZIONARE il sistema e la metodologia per la gestione di dati su larga scala, adatti a un dato contesto applicativo (inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’IA)
UTILIZZARE alcuni dei sistemi presentati per la gestione di dati su larga scala (inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’IA)
RISPONDERE a domande relative alla gestione di dati su larga scala (incluse le problematiche relative a sistemi progettati per applicazioni guidate dall'IA)
RISOLVERE esercizi relativi alla progettazione dei dati in alcuni dei sistemi presentati e all’interazione con tali sistemi attraverso i linguaggi disponibili

9 CFU

COMPRENDERE le differenze tra l'elaborazione e la gestione tradizionali dei dati e quelle su larga scala
COMPRENDERE le differenze tra gli approcci presentati per la gestione di dati su larga scala, inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’intelligenza artificiale (IA)
SELEZIONARE il sistema e la metodologia per la gestione di dati su larga scala, adatti a un dato contesto applicativo (inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’IA)
UTILIZZARE alcuni dei sistemi presentati per la gestione di dati su larga scala (inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’IA) per risolvere problemi semplici
UTILIZZARE almeno uno dei sistemi presentati per la gestione di dati su larga scala  (inclusi quelli progettati per applicazioni guidate dall’IA) per risolvere problemi non banali
RISPONDERE a domande relative alla gestione di dati su larga scala (incluse le problematiche relative a sistemi progettati per applicazioni guidate dall'IA)
RISOLVERE esercizi relativi alla progettazione dei dati in alcuni dei sistemi presentati e all’interazione con tali sistemi attraverso i linguaggi disponibili

PREREQUISITI

I prerequisiti corrispondono a nozioni di base sulla gestione dei dati nei sistemi tradizionali e nei sistemi distribuiti.

MODALITA' DIDATTICHE

Per  LM in Computer Science: Lezioni, laboratorio e progetto (solo per 9 CFU)

Per LM in Computer Engineering: Lezioni e laboratorio

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione ai sistemi NoSQL

Modelli di dati NoSQL
Archivi di tipo key-value
Archivi basati su documenti
Archivi a famiglie di colonne
Archivi basati su grafi

Gestione dei dati per applicazioni guidate dall'IA

Problematiche relative alla gestione dei dati per applicazioni guidate dall'IA
Modelli di dati, linguaggi e sistemi per applicazioni guidate dall'IA

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Serge Abiteboul, Ioana Manolescu, Philippe Rigaux, Marie-Christine Rousset, Pierre Senellart. Web Data Management. Cambridge University Press, 2011.
P.J. Sadalage, M.Fowler. Nosql Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison Wesley, 2013
Jeff Carpenter, Eben Hewitt,  Cassandra: The Definitive Guide, O'Reilly Media, 2016
Ian Robinson, Jim Webber & Emil Eifrem. Graph Databases, New Opportunities  for Connected Data, 2nd Edition, O’Reilly, 2015

Ulteriori riferimenti e materiali verranno forniti dai docenti.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica: https://corsi.unige.it/corsi/10852/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Esame scritto (verranno proposte un numero diverso di domande a seconda del numero di CFU); sviluppo di un progetto (solo per 9 CFU); esame orale.

Durante il semestre verranno proposti alcuni assignment, da svolgere su uno dei sistemi presentati.

Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-disabilita-dsa​

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

I dettagli su come prepararsi all'esame e sul livello di conoscenza richiesto per ciascun argomento saranno forniti durante le lezioni.

L’esame scritto consiste in un insieme di domande aperte, chiuse ed esercizi su argomenti di base del corso: l’obiettivo delle domande aperte e chiuse è verificare la comprensione delle principali tematiche affrontate durante le lezioni, mentre gli esercizi mirano a valutare la capacità di selezionare il sistema adeguato per un determinato scenario e risolvere problemi semplici relativi alla modellazione dei dati e alle interrogazioni nei sistemi per la gestione di dati su larga scala.

Il progetto (solo per 9 CFU) consiste nella progettazione e implementazione di un data store utilizzando uno dei sistemi presentati durante il corso; la presentazione dell’attività svolta serve a verificare la capacità di utilizzare almeno un sistema per la gestione di dati su larga scala per risolvere problemi non banali, nonché la capacità di comunicare (per iscritto) il risultato dell’attività in modo chiaro e completo.

L’esame orale consiste nella discussione dell'esame scritto, degli assignment e del progetto (solo per 9 CFU), al fine di valutare il livello di conoscenza raggiunto e la capacità di comunicare (oralmente) il risultato delle attività in modo chiaro e completo.

ALTRE INFORMAZIONI

Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare il docente.