Prof. Vincenzo Lomonaco

• Slide, articoli scientifici e materiale didattico integrativo forniti durante il corso (disponibili su MyLuiss)

Argomenti del programma: - Introduzione alle infrastrutture computazionali per la data science - Architetture hardware: CPU, GPU, acceleratori e gerarchie di memoria - Sistemi di storage e gestione dei dati - Modelli di calcolo distribuito e parallelo - Framework per l'elaborazione di big data: Hadoop e Apache Spark - Cloud computing: modelli di servizio (IaaS, PaaS, SaaS) e piattaforme - Containerizzazione e orchestrazione: Docker e…

• Il materiale è reso disponibile sulla piattaforma di e-learning all’interno della quale gli studenti troveranno dispense e slide aggiornate e le indicazioni del testo di riferimento.

Argomenti del programma: Il programma è composto da una parte teorica (lezioni tradizionali) e da una parte pratica (lezioni in aula informatizzata). I contenuti di ciascuna parte sono descritti di seguito. Parte teorica - Intro corso e Computational thinking; Perché digitale? (notazione binaria ed unità di misura); introduzione agli algoritmi - Algoritmi, Strutture dati e linguaggi di programmazione - Risorse in rete (cloud computing e…