Master in BIG DATA e Scenari Applicativi - 9027

Codice 9027
Anno accademico 2016-2017
Area disciplinare Area scientifico-tecnologica
Campus Bologna
Livello Secondo
Direttore Francesco Zerbetto
Durata Annuale
Modalità di erogazione della didattica Convenzionale
Lingua Italiano
Costo 3.500,00 Euro
Rate Prima rata 2.000,00 Euro; Seconda rata 1.500,00 Euro (scadenza 31/05/2017)
Scadenza bando

12/12/2016 (Scaduto)

Inizio e fine immatricolazione Dal 09/01/2017 al 24/01/2017
Periodo di svolgimento marzo 2017 - marzo 2018
Struttura proponente
Dipartimento di Chimica "Giacomo Ciamician"
Scuola
Scienze
Profilo professionale:
Il Master offre un percorso formativo che ha come obiettivo quello di fornire, a giovani neolaureati e a persone con esperienza lavorativa, le conoscenze e le competenze di base sui metodi di analisi dei BIG DATA.

L'obbiettivo del master è quello di formare figure in grado di saper trasformare enormi quantità di dati in un numero ristretto di informazioni utili e con forte valenza strategica.
Numero partecipanti
Minimo: 18 Massimo: 40
Crediti formativi
60
Titoli d'accesso
Laurea magistrale e magistrale a ciclo unico conseguita ai sensi del D.M. 270/04 in tutte le classi di laurea di ambito scientifico o lauree di secondo ciclo o ciclo unico di ambito disciplinare equivalente, eventualmente conseguite ai sensi degli ordinamenti previgenti (D.M. 509/99 e Vecchio Ordinamento).
Criteri di selezione
L’ammissione al Master è condizionata a giudizio positivo formulato a seguito di una analisi dei titoli e di un colloquio motivazionale.
Data di selezione
15/12/2016
Sede delle lezioni
Camplus Bononia Via Sante Vincenzi 49/51 Bologna
Piano didattico
  • Business Intelligence e Analisi OLAP - ING-INF/05 - Matteo Golfarelli
  • Metodi Statistici per i Big Data: aspetti inferenziali, applicazioni e casi di studio - SECS-S/01 - Simone Giannerini
  • Architecture for Big Data + Data Infrastructure (storage, access, databases and data standards) - ING-INF/05 - Maria Cristina Vistoli
  • Cloud Computing per Big Data (INDIGO) + Compute Infrastructure - ING-INF/05 - Davide Salomoni
  • Aspetti etici, filosofici ed informatico-giuridici dei big data - IUS/20 - Monica Palmirani
  • Big Data Bioanalytics + Mining Biological Data (machine learning, statistics, normalization, modeling, inference and visualization, xamples from Exome Sequencing, Methylation, DNA sequencing, ecc) + Software Lab - FIS/07 - Gastone Castellani
  • Networking methods for Big BioData analysis + Knowledge Extraction (application areas and data integration) - FIS/07 - Daniel Remondini
  • BioImage Analysis - FIS/07 - Nico Lanconelli
  • Parallel programming for Big Biodata + Scalable Algorithmics (searching, streaming and randomized or parallel algorithms) - FIS/04 - Giuseppe Levi
  • BigData e Drug Discovery - CHIM/08 - Andrea Cavalli
  • Attualità dei sistemi di gestione BIG-DATA in Medicina e Biologia: problemi e stato dell'arte - BIO/10 - Rita Casadio
  • Big Data e le nuove frontiere della Medicina Clinica e della Sanità Pubblica (dall’Evidence Based Medicine alla Creative Destruction of Medicine) - MED/09 - Claudio Borghi
  • La ricerca sanitaria moderna tra Omiche, System Medicine e i Big Data: dai Modelli Teorici alle Applicazione Sanitarie - MED/04 - Claudio Franceschi
  • Metodologie di Analisi per la gestione dei Grandi Rischi ed Emergenze - ING-INF/05 - Sergio Bertolucci
  • Inquinamento, Rischi Industriali, Rischio Ambientale: comprensione dei fenomeni, misure e modelli matematici di analisi e di prevenzione, geolocalizzazione degli eventi - MAT/05 - Giovanni Rinaldi
Frequenza obbligatoria
70%
Stage
20 CFU
Prova finale
Si