Matteo
Golfarelli


Golfarelli
Professore Associato di Sistemi di elaborazione delle informazioni Università di Bologna Core Faculty
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BIO

Matteo Golfarelli è professore associato presso il Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria dell'Università di Bologna ed è docente di sistemi informativi, basi di dati e data mining. E’ autore di oltre 100 pubblicazioni in riviste e conferenze internazionali nei settori del pattern recognition, della robotica, dei sistemi multi agente e della business intelligence che oggi rappresenta il suo principale settore di ricerca. I suoi attuali interessi di ricerca includono i data warehouse distribuiti e semantici, la business intelligence su open data e su dati social e i big data. Ha fatto parte di molteplici progetti di ricerca, nazionali e internazionali, nelle suddette aree ricerca. E’ attivamente impegnato nel trasferimento tecnologico nel settore della business intelligence, collabora con aziende italiane pubbliche e private ed è stato responsabile scientifico di numerose convenzioni aziendali. E’ membro del comitato scientifico di CesenaLab un incubatore di start up in ambito digital.

CORSI

  • Introduzione al Data Mining
  • Tecniche, algoritmi e metodologie
  • Laboratorio di Data Mining con Weka


Big Data Analytics

  • Utilizzo dei Big Data nell'ambito dei Social Media
  • Social Media Monitoring
  • Architetture e tecnologie dei sistemi di Location Intelligence


Big Data Analytics

La rivoluzione digitale ha portato ad una esplosione della quantità di dati e informazioni disponibili (Big Data), la capacità di analizzare e correlare queste informazioni sta diventando un elemento basilare della competizione d’impresa e fonte di nuovo valore economico e d’innovazione. I Big data sono tuttavia informazioni non facili da gestire utilizzando i tradizionali strumenti dell’Information Technologies a causa della loro mole, della loro eterogeneità e delle loro numerose peculiarità. Per questo motivo stanno nascendo nuove architetture, metodologie e strumenti a disposizione di chi questi dati li deve trasformare in valore per l’azienda per supportare il processo decisionale: il Data Scientist. In questo modulo verranno analizzati le diverse tipologie di dati a disposizione, tecniche di accesso alle informazioni, le metodologie per gestirli e le architetture e strumenti per memorizzarli ed elaborarli.



Data Science

Molti accademici e professionisti vedono nei big data una rivoluzione come l’elettricità, che ha cambiato il mondo e l’economia. I big data e la business intelligence sono diventati sempre più importanti nel corso degli ultimi vent’anni sia nella comunità accademica che economica. Per esempio, basandosi su una ricerca su oltre 4000 professionisti dell’information technology da 93 nazioni e 25 aziende, l’ IBM Tech Trends Report (2011) ha identificato il business analytics come uno dei quattro più importanti trend del decennio. Il corso ha l’obiettivo di evidenziare la connessione tra big data e business intelligence e l’impatto di questa relazione sul modello di business delle compagnie, con un focus specifico sul business digitale.



La grande quantità di dati prodotti dai sensori è una risorsa preziosa per le aziende. Al livello più alto della piramide IoT c'è la trasformazione di tali dati grezzi in informazioni e conoscenze. L'elaborazione dei dati nell'IoT ha le sue complessità legate all'ingestione dei flussi di dati, alla memorizzazione e all'analisi dei dati e richiede tecnologie e approcci specifici. Il corso analizza i vari tipi di dati coinvolti, l'accesso tecnico alle informazioni, i metodi per gestirli e le architetture e gli strumenti per archiviarli ed elaborarli. Inoltre, studia le tecniche di analisi dei dati e il machine learning per estrarre più informazioni possibili dai dati grezzi.

Basi di dati e Database Management System. Il modello relazionale: relazioni e vincoli di integrità. I sistemi informativi aziendali e il portafoglio applicativo. Formalismi per l'analisi e la modellazione di processi. Pianificazione e Business Process Reengineering. La business intelligence. Data warehousing: architetture, tecniche di accesso ai dati, modelli concettuali. Cenni di data mining.



Finanza, Controllo e Auditing

Conoscere l’opinione dei media circa la propria azienda o circa una particolare tematica rappresenta oggi un importante vantaggio competitivo. Il modulo introduce le tecniche e le metodologie e i software utilizzati nell’ambito di questo tipo progetti.  I principali argomenti trattati sono:

  • Introduzione ai sistemi di Social Media Monitoring e Social Business Intelligence
  • Architetture, tecniche e metodologie per i sistemi di Social Business Intelligence
  • Reti sociali
  • Social Media Monitoring: laboratorio con Brandwatch


Data Science