Big Data significa volumi enormi di dati che non possono essere elaborati in modo efficace con le applicazioni tradizionali. Gartner definisce i big data come “risorse informative ad alto volume e ad alta velocità e/o ad alta varietà che richiedono forme innovative ed economiche di elaborazione delle informazioni che consentono di ottenere informazioni approfondite, prendere decisioni e l’automazione dei processi”.
Connessa alla messa a disposizione di queste grandi masse di dati è lo sviluppo della Data Science, cioè delle competenze che riguardano la preparazione e l’analisi di dati non strutturati e strutturati. Data Science è una combinazione di statistica, matematica, programmazione, problem solving, acquisizione di dati in modi ingegnosi e attività di pre-trattamento e trattamento dei dati.
La grande quantità di informazioni che l’evoluzione tecnologica ha messo a disposizione delle imprese e delle organizzazioni necessita di essere gestita con strumenti tecnici adeguati. Intendiamo mettere a disposizione le conoscenze necessarie per utilizzare i metodi di Data analytics, ovvero algoritmi con cui le informazioni sono trattate per individuare nuovi elementi conoscitivi, e le tecniche di inferenza statistica, che portano a risultati conclusivi basati sulle informazioni a disposizione, consentendo alle aziende di prendere le migliori decisioni in condizioni di incertezza.
Statistica
Metodi statistici di base, sia della statistica descrittiva, sia del calcolo delle probabilità, sia quelli inferenziali e avanzati che consentono di elaborare dati derivanti da fonti informative diverse.
Analytics
Riguarda le tecniche e i metodi di programmazione che consentono di pre-trattare, analizzare e visualizzare i dati nella maniera più efficiente ed adeguata alle diverse tipologie di dati.
Immagini e territorio
Le tecniche più avanzate per lo studio del territorio, dei monumenti, per le valutazioni di cantiere realizzato in collaborazione con il laboratorio GREAL