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Alessandra Lumini

Professoressa associata

Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria

Settore scientifico disciplinare: ING-INF/05 SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Didattica

Argomenti di tesi proposti dal docente.

Proposte di tesi e/o tirocini interni

  1. Tesi di progetto: realizzazione di una web-app per lo scouting del beach volley.
  2. Tesi di progetto/ricerca: confronto prestazioni tra sistemi SQL e NoSQL 
  3. Tesi di progetto: valutazione di un carico di lavoro su DBMS MongoDB: confronto tra diverse soluzioni di design  
  4. Tesi di progetto/ricerca: metodi Deep Learning per il tracking dei giocatori e della palla in video.
  5. Tesi di progetto/ricerca: localizzazione e segmentazione di animali in immagini e video
  6. Tesi di progetto/ricerca: classificazione e segmentazione di immagini in ambito agrario

Tirocini e Tesi in azienda (INFN) - con possibile premio di laurea

  1. Tema informatico
    Progettazione e sviluppo di modelli dati multidimensionali orientati all'analisi visiva (dashboard e report dinamici) da produrre con strumenti di Business Analytics avanzati basati su un servizio cloud Microsoft Power BI riservato per INFN.

  2. Tema informatico
    Progettazione e sviluppo su infrastruttura microservice-oriented (Spring based) di librerie e componenti java dedicati all'ampliamento dell'attuale architettura di ETL (Extract Transform and Load). L'obiettivo é intercettare, filtrare ed elaborare dati provenienti da sorgenti NoSQL( MongoDB) implementate secondo il modello microservizi.

  3. Tema data science (laurea magistrale o DTM)
    Progettazione e realizzazione di modelli dati orientati all'analisi statistica con scopo predittivo,
    basati su dati di settore amministrativo dell'INFN (Gare e acquisti).
    Un possibile obiettivo è identificare le categorie di acquisto (prodotti e servizi) che nel tempo
    abbiano subito o meno maggiori fluttuazioni di mercato ed il loro impatto complessivo sul budget dell'ente.

  4. Tema data science (laurea magistrale o DTM)
    Identificare pattern, soluzioni tecniche e tecnologie per la costituzione di una architettura (data lake inspired) che consenta di gestire tutte le fonti dati eterogenee dell' ente con un unico approccio. Valutarne potenzialità e sfide dal punto di vista di una infrastruttura di ETL/ELT distribuita con l'obiettivo di favorire la convergenza delle fonti dati eterogene dell' INFN in un' unico pattern di accesso.

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