Informazioni in aggiornamento fino al 30/06/2026 CODICE 121605 ANNO ACCADEMICO 2026/2027 CFU 6 cfu anno 1 COMPUTER SCIENCE 11964 (LM-18) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INFO-01/A LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 2° Semestre PRESENTAZIONE L’insegnamento incoraggia gli studenti ad applicare metodi, algoritmi e tecnologie specifici dell'Internet of Things e della gestione dati su larga scala, nonché tecniche di calcolo distribuito, in un progetto incentrato sui dati. sviluppato autonomamente. 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 una prospettiva pratica sulle pipeline di elaborazione dei dati, dall’acquisizione all’analisi, con particolare riferimento a soluzioni basate su edge computing e sistemi NoSQL, sviluppando competenze operative attraverso un progetto applicativo realistico. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di: PROGETTARE e SVILUPPARE pipeline di elaborazione dei dati, dall’acquisizione all’analisi, basate su edge computing e sistemi NoSQL, lavorando su un progetto reale incentrato sui dati. PREREQUISITI Conoscenze di base di calcolo distribuito. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni frontali e sviluppo autonomo di un progetto. PROGRAMMA/CONTENUTO Realizzazione pratica di un progetto che verte sui principali argomenti dell'insegnamento. TESTI/BIBLIOGRAFIA Materiale didattico e riferimenti bibliografici forniti dai docenti. DOCENTI E COMMISSIONI DAVIDE ANCONA Ricevimento: Su appuntamento richiesto per email o con Teams BARBARA CATANIA Ricevimento: Su appuntamento, via email o Microsoft Teams Stanza: Valle Puggia – 327 GIORGIO DELZANNO Ricevimento: Su appuntamento, in presenza o via Teams GIOVANNA GUERRINI Ricevimento: GIOVANNA GUERRINI: Su appuntamento, via email o Microsoft Teams Stanza: Valle Puggia – 301 LEZIONI INIZIO LEZIONI Secondo il calendario approvato dal Consiglio del Corso di Studio: https://corsi.unige.it/en/corsi/11964/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Sviluppo di un progetto ed esame orale. Le indicazioni per studenti con Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), disabilità o altri bisogni educativi speciali certificati sono disponibili all’indirizzo: https://corsi.unige.it/en/corsi/11964/studenti-disabilita-dsa MODALITA' DI ACCERTAMENTO Attraverso un progetto sviluppato autonomamente verrà verificata la capacità degli studenti di integrare e applicare le conoscenze e le competenze acquisite negli insegnamenti di Internet of Things e Advanced Data Management a un progetto concreto incentrato sui dati. ALTRE INFORMAZIONI Per ulteriori informazioni si rimanda al modulo AulaWeb dell’insegnamento oppure è possibile contattare il docente.
