Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (GRUPPO OPZIONALE ATTIVITA' CARATTERIZZANTI: 6 CFU a scelta tra i seguenti esami)
Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: PART A: Probability and Computing: Randomized Algorithms for Big Data Basic Notions of Probability (Chapt 1 of [2]) Verifying Polynomial Identities (Chapt 1.1 of [2], Verifying Matrix Multiplications (Chapt. 1.3 of [2], Contention Resolutions (Chapt 13 of [3]) Randomized Quick-Sort (Chapt.
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Algoritmi Distribuiti e Reti Complesse Canale unico
Corso di laurea: Informatica · Laurea magistrale (LM-18) · 1º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Gruppo opzionale: attivita' caratterizzanti) / 2º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Gruppo opzionale: attivita' caratterizzanti)
Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
N. Santoro: Design and analysis of Distributed Algorithms; Slides e Note del Docente.
Argomenti del programma: Il corso presenta i principi fondamentali del calcolo distribuito sia da un punto di vista dei modelli di comunicazione/computazione piu' importanti che per quanto riguarda i metodi algoritmici fondamentali per tali modelli. L'obiettivo formativo e' quello di fornire degli strumenti efficienti e rigorosi per il Problem Solving algoritmico in cui, rispetto ai corsi algoritmici della triennale, per la prima volta le…
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Algoritmi e Strutture Dati per Big Data – con Prof. Danilo CroceCanale unico
Il docente consiglia di frequentare
Corso di laurea: Matematica Pura e Applicata · Laurea magistrale (LM-40) · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU · a scelta (Gruppo opzionale affine)
Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: PART A: Probability and Computing: Randomized Algorithms for Big Data Basic Notions of Probability (Chapt 1 of [2]) (h4:00) Verifying Polynomial Identities (Chapt 1.1 of [2]) (h2:00) Verifying Matrix Multiplications (Chapt. 1.3 of [2]) (h2:00) Contention Resolutions (Chapt 13 of [3]) (h2:00) Randomized Quick-Sort (Chapt.
Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: PART A: Probability and Computing: Randomized Algorithms for Big Data Basic Notions of Probability (Chapt 1 of [2]) Verifying Polynomial Identities (Chapt 1.1 of [2], Verifying Matrix Multiplications (Chapt. 1.3 of [2], Contention Resolutions (Chapt 13 of [3]) Randomized Quick-Sort (Chapt.
Corso di laurea: Metodi e Modelli per Data Science · Laurea triennale (L-35) · 3º anno · 2º semestre · 9 CFU · a scelta (Gruppo opzionale Attività Affini e integrative)
Gli studenti che non possono seguire le lezioni possono procurarsi appunti dove sono descritti nei dettagli i principali argomenti svolti.
Argomenti del programma: Il Corso presenta i principi fondamentali del calcolo distribuito sia da un punto di vista dei modelli di comunicazione/computazione più importanti che per quanto riguarda i metodi algoritmici fondamentali per tali modelli. L'obiettivo formativo e' quello di fornire degli strumenti efficienti e rigorosi per il Problem Solving in cui, rispetto ai corsi algoritmici della triennale, per la prima volta le entità…
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