Presentato il nuovo corso di alta formazione in “Metodologie, Tecniche e Tools per l’analisi di Big Data". Le domande entro il 13 gennaio

La gestione dei Big Data, e le modalità per estrarne valore attraverso procedure di analisi, sono gli obiettivi formativi del corso di alta formazione “Metodologie, Tecniche e Tools per l’analisi di Big Data".

Il corso, aperto ad un massimo di 20 iscritti, è rivolto a persone che già operano in azienda e in possesso di laurea specialistica o laurea del vecchio ordinamento o analogo titolo conseguito all’estero. Le lezioni, ospitate presso il DIEF - Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” di Unimore, inizieranno il 18 gennaio 2019 si svolgeranno lungo l’arco dei mesi di gennaio e febbraio, il venerdì pomeriggio e il sabato mattina, per un totale di 50 ore complessive.

L’obiettivo è fornire agli iscritti gli strumenti utili a divenire dei Data Analyst .

Questa iniziativa di alta formazione - ha commentato il prof. Massimo Borghi, Direttore del Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" – mira a consolidare ulteriormente i rapporti tra Unimore e le imprese del territorio e conferma l’attenzione che il DIEF ha per la preparazione di figure dall’elevato profilo professionale, ciò grazie anche ai contributi ed alla collaborazione dei più affermati enti e centri di ricerca, come in questo caso provenienti dal consorzio interuniversitario Cineca. Il corso è sostenuto anche dalla Regione Emilia Romagna che fornisce 10 voucher a parziale copertura dei costi di iscrizione”.

L'offerta formativa si avvarrà delle competenze tecnico-scientifiche e didattiche dei docenti di Unimore e Cineca, di alcuni seminari tenuti da prestigiosi docenti, nonché delle risorse di supercalcolo del Cineca (www.hpc.cineca.it). Il corso si svolgerà all'interno dell'Academy in "Metodologie Tecniche e Tool per l'Analisi dei Big Data", approvata e cofinanziata dalla Regione Emilia Romagna, che vede la collaborazione tra il DBgroup di Unimore (www.dbgroup.unimore.it), guidato dalla prof. Sonia Bergamaschi, e il dipartimento “High Performance Computing” del Cineca, guidato dal dott. Sanzio Bassini.

Le attività corsistiche mireranno all’acquisizione da parte dei partecipanti di tecniche e strumenti di gestione e analisi dei Big Data, declinati nell’ambito di industria 4.0. In particolare, verranno illustrate le principali tecniche di Distributed Data Processing per poi giungere alla definizione delle modalità di Data Analytics, Machine Learning e Visualization, attraverso l’uso dei più moderni framework basati su Python.

L’attivazione di questo corso - commenta la prof.ssa Sonia Bergamaschi di Unimore, Direttore del corso -  è un passo concreto nella direzione di affermare il ruolo di attore principale dell’università non solo nell’alta formazione, ma anche nell’alta formazione continua, a favore delle nostre imprese regionali. Il corso nasce da una consolidata e fruttuosa collaborazione di ricerca e didattica triennale tra il DBgroup e il dipartimento “High Performance Computing” del Cineca”.

Come maggior centro di calcolo italiano e europeo, - ha aggiunto il dott. Giuseppe Fiameni del Cineca - l'analisi di grandi moli di dati è di importanza strategica per il Cineca, così come la formazione di nuovi profili professionali. Da questo punto di vista, la collaborazione con il DBgroup dell'Università di Modena e Reggio Emilia, è fondamentale perché completa e arricchisce le nostre competenze rendendoci più efficaci nell'espletamento del nostro ruolo istituzionale”.

Le domande di ammissione alla procedura selettiva vanno presentate a Unimore entro le ore 13.00 di domenica 13 gennaio 2019 secondo le modalità indicate nel bando, scaricabile alla pagina https://www.unimore.it/didattica/sperfez.html?ID=3080 .

Il costo del corso è di tremila euro, da versare contestualmente all’iscrizione. Sono previsti anche 10 voucher del valore di 1.500,00 euro l’uno, attribuiti dalla Regione Emilia Romagna, nell'ambito del "Piano triennale alte competenze per la ricerca, il trasferimento tecnologico e l'imprenditorialità", dei quali possono beneficiare però solo persone, residenti o domiciliate in Emilia Romagna, ammesse al corso di perfezionamento. L’iscrizione al Corso di Perfezionamento è compatibile con corsi di laurea, laurea specialistica/magistrale, master, dottorati di ricerca, corsi di specializzazione.

La frequenza alle lezioni, laboratori e project work è obbligatoria. Il corso di perfezionamento prevede infatti un impegno a tempo pieno per tutta la durata. I requisiti minimi per il rilascio dell’attestato sono la presenza in aula e in laboratorio di almeno il 70 per cento delle ore previste. Al termine del corso, previo superamento della prova finale, verrà rilasciato un attestato da parte di Unimore. C’è infine la possibilità, su specifica richiesta al Dipartimento, di essere ammessi al corso di perfezionamento anche solo in qualità di uditore.

Le informazioni di carattere didattico possono essere richieste al Direttore del Corso prof. Sonia Bergamaschi (sonia.bergamaschi@unimore.it). Per informazioni di carattere organizzativo e per le iscrizioni si può invece far riferimento alla dott.ssa Francesca Gambetta (master.dief@unimore.it - tel. 059/2056173). Tutte le informazioni sono comunque reperibili sui siti: dbgroup.unimore.it/Academy Big Data  e http://www.unimore.it/didattica/perfezionamento.html .

SONIA BERGAMASCHI

Sonia Bergamaschi è professore ordinario di Sistemi di Elaborazione dell’Informazione presso il DIEF e coordinatrice del dottorato di ricerca in ICT. La sua attività di ricerca prevalente è sul tema dei Big Data. E’ fondatrice della spin-off DATARIVER, ora impresa innovativa, che fa parte di BI-REX (Big Data Innovation & Research EXcellence) il Competence Center Industria 4.0 costituito a Bologna il 12 Dicembre 2018.   DataRiver è socio fondatore assieme a tutte le Università della Regione, CNR, ASTER, CINECA e 45 aziende tra cui SACMI, IMA, Hera, Ducati, Conad, Eni, Siemens, Ibm e Tim.

GIUSEPPE FIAMENI

Giuseppe Fiameni è responsabile del gruppo Service del dipartimento “High Performance Computing” del Cineca. Si occupa di progetti R&D in ambito Europeo su Data Management, Digital Infrastructure, Cloud Computing e Deep Learning. Come esperto di tecnologie, contribuisce all’evoluzione dell’infrastruttura di calcolo e dati del Consorzio. Dal 2016 è anche membro del DBGroup dell’Università di Modena e Reggio Emilia.