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Triguero – Large-Scale Data Analytics with Python and Spark

Libro adottato a Politecnico di Bari, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Triguero – Large-Scale Data Analytics with Python and Spark» è adottato per Big Data Analytics dal prof. Simona Colucci (Ingegneria dei Sistemi Medicali – sede di Bari, Telecommunications and Internet Technologies Engineering – sede di Bari – Politecnico di Bari); per Progettazione di Sistemi Informativi per la Mobilita' dal prof. Simona Colucci (Ingegneria della Mobilita' Sostenibile – sede di Bari – Politecnico di Bari).

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Come lo indica il docente: Triguero, I., & Galar, M. (2023). Large-Scale Data Analytics with Python and Spark: A Hands-on Guide to Implementing Machine Learning Solutions. Cambridge: Cambridge University Press

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Big Data Analytics – Prof. Simona Colucci Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria dei Sistemi Medicali – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-21) · 2º anno · 1º semestre · Telemedicina · 6 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria dei Sistemi Medicali – sede di Bari · 2º anno · 1º semestre ›

Triguero – Large-Scale Data Analytics with Python and Sparkquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del corso disponibili su piattaforma MS Teams nel gruppo del corso

Argomenti del programma: Introduzione ai Big Data (4 ORE - 0,5 CFU) Nozioni di base, nomenclatura e principali sfide. Architetture e paradigmi di programmazione per i Big Data (16 ORE - 2 CFU) Apache Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, YARN. Analisi di Big Data (16 ORE - 2 CFU) Architettura di Apache Spark, Modulo Spark SQL - DataFrames e Datasets, libreria Spark per il machine learning scalabile: MLlib, Spark…

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Progettazione di Sistemi Informativi per la Mobilita' – Prof. Simona Colucci Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria della Mobilita' Sostenibile – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-26) · 2º anno · 2º semestre · 12 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ing. Civile, Ambientale, del Territorio, Edile e di Chimica · 12 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria della Mobilita' Sostenibile – sede di Bari · 2º anno · 2º semestre ›

Atzeni – Basi di datiCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Triguero – Large-Scale Data Analytics with Python and Sparkquesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale didattico fornito dal docente disponibili su piattaforma MS Teams nel gruppo del corso
  • Dispense del corso disponibili su piattaforma MS Teams nel gruppo del corso

Argomenti del programma: Modulo 1- Basi di Dati: Progettazione di basi di dati (8 ORE - 1 CFU) Modello concettuale ed Entità-Relazione (E-R). Modulo 1- Basi di Dati: Basi di dati relazionali: modello (8 ORE - 1 CFU) Modello logico: il modello relazionale ed i suoi elementi; analisi delle ridondanze; eliminazione delle generalizzazioni; vincoli di integrità; algebra e calcolo relazionale; la normalizzazione: teoria e metodi.

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Big Data Analytics – Prof. Simona Colucci Canale unico

Corso di laurea: Telecommunications and Internet Technologies Engineering – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-27) · 1º anno · 1º semestre · Curriculum Cs · 6 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Telecommunications and Internet Technologies Engineering – sede di Bari · 1º anno · 1º semestre ›

Triguero – Large-Scale Data Analytics with Python and Sparkquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del corso disponibili su piattaforma MS Teams nel gruppo del corso

Argomenti del programma: Introduzione ai Big Data (4 ORE - 0,5 CFU) Nozioni di base, nomenclatura e principali sfide. Architetture e paradigmi di programmazione per i Big Data (16 ORE - 2 CFU) Apache Hadoop, Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, YARN. Analisi di Big Data (16 ORE - 2 CFU) Architettura di Apache Spark, Modulo Spark SQL - DataFrames e Datasets, libreria Spark per il machine learning scalabile: MLlib, Spark…

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