Università Roma Tre

In molti contesti applicativi sono in gioco enormi volumi di dati che
vengono utilizzati in ambito economico-finanziario, politico, sociale ed
anche istituzionale. Spesso i dati sono memorizzati in enormi cloud
distribuite e talvolta sono generati secondo un flusso continuo, così
consistente da renderne impossibile una memorizzazione completa. In
moltissimi casi i dati sono inerenti ad entità in fitta relazione tra
loro e danno luogo a immense reti di collegamenti. Esempi comuni di tali
reti sono le reti sociali e biologiche, le reti di distribuzione e il
grafo del Web. Inoltre il fatto che i dati siano memorizzati in sistemi
gestiti da terze parti pone problemi di integrità che non trovano
riscontro nella letteratura informatica classica sia per la tipologia
sia per la scala.

Questo scenario pone sfide algoritmiche inedite sulle quali è al lavoro
una vasta platea di ricercatori. Tale sforzo ha prodotto, nell’ultimo
decennio, molte novità sia sul piano metodologico sia sul piano
tecnologico. L’insegnamento ha lo scopo di trasferire agli studenti
alcuni tra i più importanti strumenti metodologici nati nell’ambito
della ricerca sugli algoritmi per Big Data. Tali strumenti metodologici
sono proposti assieme a contesti applicativi sfidanti.