Prof. Mauro Tortonesi

• Non esiste un unico libro di testo che contenga tutto il materiale presentato a lezione. Il docente propone quindi un elenco di libri, suddivisi tra libri di carattere più introduttivo/generale e libri che coprono con maggiore dettaglio…
• Il testo che fornisce la più ampia copertura della maggior parte degli argomenti del corso, seguendo la stessa impostazione, è il Kurose-Ross:
• Il Kurose-Ross è da molti considerato il testo di riferimento del settore e fornisce una trattazione un po' più teorica e sicuramente più ampia degli argomenti rispetto ad altri testi.
• Un altro testo con ampia copertura degli argomenti del corso, ma con una diversa impostazione è:
• Il Tanenbaum-Wetherall rappresenta un ottimo riferimento per approfondire alcuni argomenti specifici, ma l'approccio bottom-up adottato lo rende decisamente meno adatto ai fini di questo corso rispetto al Kurose-Ross.

Argomenti del programma: Il corso prevede 60 ore di didattica tra lezioni ed esercitazioni, più 4 ore di approfondimenti. In particolare sono previste 45 ore di lezione in aula e 15 ore di esercitazioni guidate in laboratorio. Gli argomenti affrontati durante il corso sono: - Introduzione alle reti di calcolatori e ai sistemi distribuiti - Inter Process Communication per applicazioni distribuite - Il modello Client/Server - Naming e binding…

• Per sostenere l’esame è sufficiente studiare i materiali forniti dai docenti.

Argomenti del programma: Gli argomenti affrontati durante il corso sono: - Introduzione al Machine Learning - Deep Learning - Big Data: concetti fondamentali - Big Data: soluzioni di processamento dati - Big Data: tecnologie di storage - Big Data: ingestion e visualizzazione dati