SOFTWARE ENGINEERING FOR DATA ANALYTICS

SOFTWARE ENGINEERING FOR DATA ANALYTICS

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Codice
90532
ANNO ACCADEMICO
2020/2021
CFU
6 cfu al 1° anno di 10852 COMPUTER SCIENCE (LM-18) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
INF/01
LINGUA
Inglese
SEDE
GENOVA (COMPUTER SCIENCE )
periodo
2° Semestre
materiale didattico

PRESENTAZIONE

Il corso si propone di offrire degli strumenti metodologici per  sviluppare sistemi software basati su data analytics

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Learning the fundamentals of architecting, designing, and validating massively scalable, highly available, large-scale software systems, with special emphasis on challenges posed by data intensive applications and Internet of Things.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Alla fine del corso gli studenti:

  • saranno consapevoli degli specifici problemi posti dallo sviluppo di sistemi software basati su data analytics 
  • sapranno usare la notazione visuale UML per supportare lo sviluppo di tali sistemi 
  • sapranno modellare i processi business, punto di partenza delle applicazioni di data analytics al business 
  • conosceranno approcci che seguono il paradigma agile e quello model driven per lo sviluppo di sistemi software basati su data analytics 
  • conosceranno il paradigma "declarative data analytics" 

PREREQUISITI

Conoscenze di base relative a

  • data management e data analytics
  • software engineering

Modalità didattiche

I concetti principali saranno presentati mediante lezioni. Le attività pratiche aiuteranno gli studenti a comprendere le difficoltà applicative e imparare ad applicare i concetti appresi.

Sarà possibile partecipare sia alle lezioni che alle attività interattive da remoto, sulla piattaforma educativa della nostra Università.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Aspetti particolari e problematiche dello sviluppo di sistemi software basati su data analytics

Modellazione visuale usando UML a supporto dello sviluppo di sistemi software basati su data analytics

Modellazione dei processi business usando UML 

Il paradigma agile per lo sviluppo dei sistemi software

  • Approcci agili per lo sviluppo di sistemi software basati su data analytics

Il paradigma model driven per lo sviluppo dei sistemi software

  • Approcci model-driven per lo sviluppo di sistemi software basati su data analytics 

Il paradigma "declarative data analytics"

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: Su appuntamento, da richiedere con una email

Commissione d'esame

GIANNA REGGIO (Presidente)

MAURIZIO LEOTTA

FILIPPO RICCA

MAURA CERIOLI

LEZIONI

Modalità didattiche

I concetti principali saranno presentati mediante lezioni. Le attività pratiche aiuteranno gli studenti a comprendere le difficoltà applicative e imparare ad applicare i concetti appresi.

Sarà possibile partecipare sia alle lezioni che alle attività interattive da remoto, sulla piattaforma educativa della nostra Università.

ESAMI

Modalità d'esame

Applicazione della modellazione visuale allo sviluppo di un sistema software basato su data analytics  (progetto)
Presentazione orale su un metodo per lo sviluppo di sistemi software basati su data analytics