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Jeffrey – Leskovec

Libro adottato a Padova, a.a. 2025/2026 · 3 canali

«Jeffrey – Leskovec» è adottato per Big Data Computing dal prof. Francesco Silvestri (Control Systems Engineering – sede di Padova, Cybersecurity – sede di Padova, Data Science – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Mining of massive datasets , Autori: Leskovec, Jure; Rajaraman, Anand; Ullman, Jeffrey D.; Leskovec,Jure, Luogo: Cambridge, Anno: 2020, Editore: Cambridge University Press, Note: http://www.mmds.org

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Big Data Computing – Prof. Francesco Silvestri Canale g2gr2

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Control Systems Engineering – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Ulteriore materiale sarà reso disponibile durante il corso.

Argomenti del programma: Il programma dell'insegnamento comprende: - Introduzione al fenomeno Big Data; - Frameworks: - modelli di calcolo distribuito (MapReduce e Apache Spark); - modelli di calcolo per stream di dati. - Tecniche algoritmiche: - partizionamento per distribuzione dei dati; - coresets per problemi di apprendimento non supervisionato; - sketch probabilistici per stima di momenti e appartenenza ad insiemi; - Locality Sensitive…

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Big Data Computing – Prof. Francesco Silvestri Canale n2cn2

Corso di laurea: Cybersecurity – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Cybersecurity – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Ulteriore materiale sarà reso disponibile durante il corso.

Argomenti del programma: Il programma dell'insegnamento comprende: - Introduzione al fenomeno Big Data; - Frameworks: - modelli di calcolo distribuito (MapReduce e Apache Spark); - modelli di calcolo per stream di dati. - Tecniche algoritmiche: - partizionamento per distribuzione dei dati; - coresets per problemi di apprendimento non supervisionato; - sketch probabilistici per stima di momenti e appartenenza ad insiemi; - Locality Sensitive…

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Big Data Computing – Prof. Francesco Silvestri Canale unico

Corso di laurea: Data Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Padova · 1º anno · 2º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Ulteriore materiale sarà reso disponibile durante il corso.

Argomenti del programma: Il programma dell'insegnamento comprende: - Introduzione al fenomeno Big Data; - Frameworks: - modelli di calcolo distribuito (MapReduce e Apache Spark); - modelli di calcolo per stream di dati. - Tecniche algoritmiche: - partizionamento per distribuzione dei dati; - coresets per problemi di apprendimento non supervisionato; - sketch probabilistici per stima di momenti e appartenenza ad insiemi; - Locality Sensitive…

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