Giovedì 5 Luglio, alle ore 15.00 sarà possibile registrare gli esami di Basi di Dati e Lab. e/o sostenere l'esame orale.
Luogo: ufficio del docente: MO27, primo piano.

Si comunica che le lezioni in aula del corso di Basi di Dati, con la Prof.ssa Bergamaschi, sono terminate. Quindi, Martedì 5 Giugno non si terrà lezione.

Lunedì 28/05 e Venerdì 01/06 non verrano svolte le lezioni del laboratorio (dalle 14.00 alle 17.00) sono sospese.

Course for PhD and M.Sc. students: "Data Series Management" (Link to the ICT Doctorate Page)

Prof. Themis Palpanas - Paris Descartes University

The course is open to all M.Sc. students.

Course content:
- Data series representations: formal definitions, normalization, summarizations (dft, dct, dwt, paa, pla, apca, isax), amnesic summarizations, experimental comparison of summarizations
- Data series distance functions: Euclidean, pearson correlation, dtw, constrained dtw, lcss, lower bounds, tightness and pruning power, uniform scaling
- Data series similarity queries: definitions, nearest neighbor, epsilon-range, serial scan, best so far, early abandoning
- Data series indexing: R-Trees, indexing for dtw, indexing for uniform scaling, isax, isax2+, ads+, vertical scan, experimental comparison of indexes
- Data series mining: classification, clustering, motifs, discords, matrix profile
- Streaming data series processing: summarizations for streaming data series (paa, pla, dwt, dft), similarity matching (wedgie, spring, ssm), fast serial scan (Euclidean, dtw)
- Using Matlab for data series processing

Schedule:

Mer 2 Maggio '18
- 14-16 P2.5
- 16-18 P0.4

Gio 3 Maggio '18
- 11-13 P1.1
- 16-18 P1.3

Ven 4 Maggio '18
- 09-13 P1.1

Lun 7 Maggio '18
- 16-19 P1.5

Note for the students of Data Management and Governace:
This course is part of the M.Sc. course on Data Management and Governace.

The paper "Schema-agnostic Progressive Entity Resolution" (authors: Giovanni Simonini, George Papadakis, Themis Palpanas, Sonia Bergamaschi) has been accepted at IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), Paris, France, April 2018.

Big Data: opportunità e sfide 

Prof.ssa Sonia Bergamaschi 
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Sezione di Scienze Fisiche, Matematiche e Naturali
Corso Vittorio Emanuele II, 59, Modena

Giovedì 23 novembre, ore 16:30
Sala dei Presidenti

Abstract intervento:

Big Data è il termine popolare per descrivere la crescita esponenziale, la disponibilità e l’uso di informazione sia di tipo strutturato che non strutturato. Molto si è detto sulle potenzialità dei Big Data in termine di innovazione e crescita per le imprese e la società. Quali sono le sfide tecnologiche ed etiche già vinte, quali quelle da affrontare per trarre valore dai Big data? La relazione ha l’ambizione di provare a rispondere a questo quesito.

Presso Auditorium Ferrari di Maranello.

• INDUSTRIA 4.0, Relatore: Sonia Bergamaschi (PRESENTAZIONE)
• ECONOMIA 4.0, Relatore: Oscar di Montigny
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