Si riporta di seguito il dettaglio delle attività didattiche, estratto dalla Guida dello Studente. Dettagli sui singoli insegnamenti sono disponibili alla pagina Insegnamenti.

 

I ANNO (63 CFU)
Sem.	Insegnamenti	CFU	SSD
I
	Advanced Algorithms and Graph Mining	6	INF/01
	Data Mining and Organization	12	INF/01
	Parallel Computing	6	ING-INF/05
II	Advanced Statistical Models – Mod. A	6	SECS-S/01
	Data Security and Privacy	9	INF/01
Corsi a scelta		24

 

II ANNO (57 CFU)
Sem.	Insegnamenti	CFU	SSD
I	Bayesian Statistical Inference	9	SECS-S/01
	Machine Learning	9	ING-INF/05
II	Attività di approfondimento	3
	Prova finale: sviluppo lavoro di tesi	21
	Prova finale	3
Corsi a scelta		12

 

Alle attività relative alla prova finale (Tesi di Laurea) sono attribuiti complessivamente 24 CFU, di cui 21 per il lavoro sperimentale, di ricerca e di rassegna e 3 CFU per la stesura e discussione della tesi. Altri 3 CFU sono riservati ad ulteriori attività formative.

I corsi a scelta, che dovranno essere chiaramente complementari alle conoscenze già acquisite, saranno così distribuiti:

• 12 CFU dovranno essere scelti tra quelli in elenco A.
• 6 CFU dovranno essere scelti tra quelli in elenco B.
• 6 CFU dovranno essere scelti tra quelli in elenco C.
• 12 CFU potranno essere scelti tra quelli in Elenco A, B o C ovvero tra i corsi offerti dall'Ateneo, purché coerenti con il curriculum degli studi. Tra questi corsi possono essere inseriti anche quelli attivati per lauree triennali.

 

Nelle seguenti tabelle vengono riportati i corsi che verranno attivati per gli studenti della coorte 2017/18.

ELENCO A
Sem.	Insegnamenti	CFU	SSD
I
	Advanced Programming Techniques	6	INF/01
	Analysis of Algorithms and Data Structures (attivo nel 2018/19)	6	INF/01
	Distributed Programming for IoT	6	INF/01
II	Data Warehousing	6	INF/01
	Information Retrieval and Semantic Web Technologies	6	INF/01
	Web Mining (attivo nel 2018/19)	6	INF/01

  

ELENCO B
Sem.	Insegnamenti	CFU	SSD
I	Introduction to Statistical Modelling	6	SECS-S/01
	Fundamentals of Operational Research	6	MAT/09
	Optimization Methods	6	MAT/09
	Multivariate Analysis and Statistical Learning	6	SECS-S/01
	Statistics for Spatial Data	6	SECS-S/01
II	Advanced Statistical Models – Mod. B	6	SECS-S/01
	Optimization of Complex Systems	6	MAT/09

 

Note all'Elenco B: il corso Introduction to Statistical Modelling è pensato per gli studenti che hanno una preparazione nel settore SECS-S/01 insufficiente per affrontare il corso obbligatorio Advanced Statistical Models – Mod. A.

 

ELENCO C
Sem.	Insegnamenti	CFU	SSD
I	Elements of Numerical Calculus	6	MAT/08
II	Numerical Methods for Graphics	6	MAT/08

 

Note all'Elenco C: il corso Elements of Numerical Calculus è pensato per gli studenti che hanno una insufficiente preparazione di base nel settore MAT/08 e in particolare NON deve essere scelto dagli studenti provenienti dalla Laurea triennale in Informatica dell'Università di Firenze.

 

ultimo aggiornamento: 18-Giu-2019