International Winter School on Big Data

Il Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Bari Aldo Moro, congiuntamente con la Universitat Rovira i Virgili, pubblica università spagnola con sede in Tarragona, Catalogna (Spagna), organizza a Bari la Terza Edizione della “International Winter School on Big Data” (BigDat 2017).

Motivazioni

Realtà aziendali, sia grandi che medio-piccole, stanno compiendo grandi sforzi per entrare a far parte della cosiddetta Big Data Era. La motivazione va cercata nell’elevato vantaggio competitivo che un’attenta analisi dei dati disponibili può portare alle realtà aziendali che si trovano a dover competere con grandi multi-nazionali e che vedono negli strumenti di analisi un’opportunità per ottimizzare e rendere efficienti i propri processi.

Tuttavia, sebbene le competenze di Data Analytics nelle realtà aziendali risultino in fase di consolidamento, anche coadiuvate da attività di collaborazione con le Università, le sfide lanciate dai Big Data risultano ancora difficili da trattare e le competenze che si possono individuare nel territorio Pugliese risultano ancora limitate. Si evidenzia, dunque, la necessità di formare, direttamente sul territorio Pugliese, professionisti del trattamento di grandi moli di dati, caratterizzate da un elevata velocità di generazione, da un' intrinseca eterogeneità e dalla possibile presenza di errori.

In questo contesto, è nata la collaborazione tra l’Università di Bari (Dipartimento di Informatica) e  la Universitat Rovira i Virgili (Spagna) per consentire ai giovani del territorio (in principio, studenti, laureati, dottorandi e assegnisti di ricerca) di acquisire competenze avanzate nel trattamento dei Big Data. La Winter School è organizzata in una serie di corsi che spaziano dal livello base al livello più avanzato, fruibili sia da neofiti che intendono avvicinarsi all’argomento, sia da esperti che vedono nell’iniziativa un’occasione per acquisire conoscenze avanzate nel trattamento di specifiche problematiche.

Attività formative:

Le attività formative saranno finalizzate  alla esplorazione delle attuali innovazioni scientifiche ed industriali aventi uno straordinario impatto sulle scoperte scientifiche, in medicina, in ingegneria, sui modelli di business e sulla stessa società. L’obiettivo è quello di illustrare i lavori più recenti svolti nella maggioranza delle sotto-aree dei Big Data, quali i fondamenti teorici, le infrastrutture, la gestione, la ricerca e il mining, la sicurezza, la privacy e tutte le relative applicazioni all’ambito biologico, alla sanità, alle aziende, alla finanza, ai trasporti, ai social network, ecc. 

In particolare, le attività formative prevedono che ogni partecipante possa seguire 4 relazioni invitate in sessione plenaria, e al più 8 insegnamenti da 6 ore (la media stimata è di 6 insegnamenti) in sessioni parallele. Il partecipante avrà la possibilità di scegliere tra i seguenti 24 insegnamenti: 

• Thomas Bäck (Leiden University), [Introduttivo/Intermedio] Data Analytics and Optimization for Industrial Applications: Introduction, Algorithms, and Examples
• Paul Bliese (University of South Carolina), [Introduttivo/Intermedio] Using R for Mixed-effects (Multilevel) Models
• Hendrik Blockeel (KU Leuven), [Intermedio] Decision Trees for Big Data Analytics
• Tamás Budavári (Johns Hopkins University), [Introduttivo] Big Data Approaches in Astronomy
• Diego Calvanese (Free University of Bozen-Bolzano), [Avanzato] Data-aware Processes: Modeling and Verification
• Amr El Abbadi (University of California, Santa Barbara), [Introduttivo/Intermedio] Managing Big Data in the Cloud
• Geoffrey C. Fox (Indiana University), tba
• Minos Garofalakis (Technical University of Crete), [Intermedio/Avanzato] Streaming Big Data Analytics
• David W. Gerbing (Portland State University), [Introduttivo] Data Visualization with R
• Georgios B. Giannakis (University of Minnesota), [Avanzato] Signal Processing Tools for Big Data Analytics
• Sander Klous(University of Amsterdam), [Introduttivo] We Are Big Data
• Laks V.S. Lakshmanan (University of British Columbia), [Introduttivo] Analysis of Large Social Networks
• Maurizio Lenzerini (Sapienza University of Rome), [Intermedio/Avanzato] Ontology-based Data Management
• Soumya D. Mohanty (University of Texas Rio Grande Valley), [Introduttivo/Intermedio] Swarm Intelligence Methods and Optimization Problems in Big Data Analytics
• Bernhard Pfahringer (University of Waikato), [Introduttivo] Introduction to Data Stream Mining for Big Data
• Krithi Ramamritham (Indian Institute of Technology Bombay), [Introduttivo/Intermedio] Harnessing Big Data for Building Smart Things
• Michael Rosenblum (University of Potsdam), [Introduttivo/Intermedio] Coupled Oscillators Approach in Time Series Analysis
• Pierangela Samarati (University of Milan), [Intermedio] Data Protection in the Cloud
• V.S. Subrahmanian (University of Maryland), [Introduttivo/Intermedio] Big Data in Cybersecurity
• Alexander S. Tuzhilin (New York University), [Introduttivo/Intermedio] Recommender Systems and Big Data
• Jeffrey Ullman (Stanford University), [Introduttivo] Big Data Algorithms that Aren't Machine Learning
• Lyle Ungar (University of Pennsylvania), [Introduttivo] Sentiment Mining from User Generated Content
• John Wright (Columbia University), [Intermedio/Avanzato] Sparse and Low-Dimensional Models for High-Dimensional Data: Theory, Algorithms and Applications
• Zhongfei Zhang (Binghamton University), [Introduttivo/Avanzato] Knowledge Discovery from Relational and Multimedia Data

Comitato organizzatore:

• Annalisa Appice, Università degli Studi di Bari Aldo Moro - Dipartimento di Informatica
• Michelangelo Ceci (co-chair),  Università degli Studi di Bari Aldo Moro - Dipartimento di Informatica
• Stefano Franco, Alumni Mathematica
• Corrado Loglisci, Università degli Studi di Bari Aldo Moro - Dipartimento di Informatica
• Donato Malerba (co-chair),  Università degli Studi di Bari Aldo Moro - Dipartimento di Informatica
• Carlos Martín-Vide (co-chair),  Universitat Rovira i Virgili
• Manuel Jesús Parra Royón, Universitat Rovira i Virgili
• Gianvito Pio, Università degli Studi di Bari Aldo Moro - Dipartimento di Informatica
• Florentina Lilica Voicu, Universitat Rovira i Virgili