Sistemi e Architetture per Big Data – prof. Valeria Cardellini, Matteo Nardelli

Ingegneria Informatica · Università degli Studi di Roma Tor Vergata · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO OPZIONALE materie affini: lo studente sceglie non più di 6 insegnamenti per un totale di 39 CFU) · canale unico

Testi d'esame di Sistemi e Architetture per Big Data del prof. Valeria Cardellini, Matteo Nardelli, canale unico, corso di laurea in Ingegneria Informatica (Laurea magistrale (LM-32)), Università degli Studi di Roma Tor Vergata, 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO OPZIONALE materie affini: lo studente sceglie non più di 6 insegnamenti per un totale di 39 CFU), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Kleppman – Designing Data-Intensive Applications; Reis – Fundamentals of Data Engineering; Bahga – Cloud Computing Solutions Architect.

Sistemi e Architetture per Big Data – Prof. Valeria Cardellini, Prof. Matteo Nardelli Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO OPZIONALE materie affini: lo studente sceglie non più di 6 insegnamenti per un totale di 39 CFU)

Tor Vergata · Ingegneria · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Kleppman – Designing Data-Intensive Applications Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Reis – Fundamentals of Data Engineering Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bahga – Cloud Computing Solutions Architect Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione ai Big Data: problemi e sfide. Archiviazione dei dati: file system distribuiti, data store NoSQL, database NewSQL, database a serie temporali. Casi di studio: GFS, HDFS, Dynamo, Bigtable, Cassandra, DynamoDB, Spanner, VoltDB. Laboratorio: HDFS, Redis, MongoDB, HBase, Neo4j, InfluxDB, CockroachDB. Sistemi di acquisizione e ingestione dati: pub/sub, code di messaggi, sistemi di raccolta.

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Vedi anche: Prof. Valeria Cardellini · Prof. Matteo Nardelli · Sistemi e Architetture per Big Data a Tor Vergata (tutti i canali)