Tesi di Laurea e Tirocini

Analytics & Machine Learning

1. Auto Machine Learning per Clustering (tesi di ricerca magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Con AutoML si intende l'adozione di tecniche automatiche per la ricerca di pattern interessanti nei dati. Tali tecniche sono oggi principalmente applicate in contesti di classificazione supervisionata in cui è più semplice per il sistema capire se le scelte fatte portano a una soluzione di qualità. Obiettivo di questa tesi è lo studio di tecniche di AutoML nel contesto del clustering (classificazione non supervisionata) in cui non si sa a priori se nel dataset esistono cluster naturali.

2. Analisi di dati di elettrofisiologia (tesi di progetto/ricerca magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Elements è un'azienda fortemente innovativa che progetta e produce strumentazione elettronica per le misure su pico e nanoscala nel campo dell'elettrochimica, che vanno dall'elettrofisiologia su cellule vive al rilevamento di nanopori a stato solido e bio. Elements cerca laureandi magistrali, con possibilita' di assunzione, per lo sviluppo di un modulo per l'analisi dei dati di misura sia in tempo reale (in streaming), sia in modalità batch. Il linguaggio utilizzato è Python, le tematiche affrontate vanno dalla BI al data streaming, allo sviluppo di interfacce.

3. Business Intelligence presso l'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare - (tesi di progetto magistrale, per informazioni contattare: Prof.ssa Alessandra Lumini). L'INF cerca laureandi con possibilita' di borsa di studio per lo sviluppo/evoluzione della propria infrastruttura di Business Intelligence. Le tecnologie coinvolte sono molteplici: Jasper, Tibco. Le tematiche vanno dallo sviluppo di reportistica, alla reportistica in tempo reale, all'utilizzo di sistemi NoSql.

4. Marketing Advice Time Optimization (tesi di progetto magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). AIvolution è un'azienda fortemente innovativa che che opera nell'ambito dell'Intelligenza artificiale. L'efficacia di una comunicazione non dipende soltanto dall'interesse dell'utente nei confronti del contenuto, ma anche dal tempo di cui l'utente dispone per leggerla e agire di conseguenza. Inviare la comunicazione nel momento migliore per l'utente consente di incrementare il tasso di conversione e produce migliori risultati di marketing. Obiettivo della tesi è realizzare una soluzione AI-based che suggerisce l'orario migliore per l'invio delle comunicazioni a ciascun utente.

5. Compressione di risultati multidimensionali - (tesi di ricerca magistrale, per informazioni contattare: Dott. Enrico Gallinucci, Dott. Matteo Francia). L'avvento di assistenti smart ha portato allo sviluppo di framework per l'analisi di dati in scenari hand-free in cui un data scientist può esprimere query OLAP (i.e., query su dati multidimensionali) in linguaggio naturale (e non in linguaggi formali come SQL) e l'assistente smart traduce in linguaggio naturale il risultato della query. A tal proposito, lo scopo della tesi è quello di riassumere i dati in base alla loro natura multidimensionale (ad esempio, Fanta e Cola possono essere riassunte come Bevande) e a misure di interesse che individuano quali sono i record più interessanti, cosicché la vocalizzazione del risultato sia il più concisa possibile.

6. Titoli disponibili presso il Centro di Telecontrollo HERA- (tesi di progetto magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Il Centro di telecontrollo del gruppo HERA sviluppa internamente tutti i sistemi di telecontrollo degli impianti della principale Utility italiana a partire dai sistemi SCADA, sino agli analytics per la valorizzazione delle informazioni. In tale contesto sono disponibili diversi titoli di tesi. Si rimanda al documento allegato per ulteriori dettagli:
   • Sistemi SCADA per la Supervisione e il Controllo delle reti a fluido
   • Sviluppo di protocolli per la comunicazione industriale
   • Algoritmi di machine learning per l'evoluzione di un assistente virtuale
   • Ottimizzazione ed evolutiva app mobile Telecontrollo Fludi
   • Sviluppo di una piattaforma centralizzata per la programmazione remota di PLC/RTU

Information Systems

1. DBMS NoSQL a confronto - (tesi di progetto laurea triennale/magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Obiettivo della tesi è quello di effettuare un'analisi e comparazione di 3 DBMS NoSQL al fine di comprendere al meglio come scalano le performance in funzione delle risorse disponibili e del volume dati e quali sistemi siano più adatti ai diversi tipi di applicazioni I modelli dati e i DBMS confrontati saranno: H-BASE per il modello Wide-column, MongoDB per il modello Document-based, Redis per il modello key-value.

2. ETL in un cluster Big Data- (tesi di progetto magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). L'obiettivo della tesi, proposta dall'azienda Titanex di San Marino, è quello di implementare un processo ETL di alimentazione di un DW operando in contesto Big Data: la sorgente è un cluster Hadoop mentre la destinazione è un DBMS colonnare.

3. Progettazione di un tool per la creazione di questionari su piattaforma Android - (tesi di progetto laurea triennale/magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Obiettivo della tesi è quello di progettare e realizzare un case tool per la generazione di questionari dinamici su piattaforma Android. Nell'ambito di vari progetti di ricerca raccogliamo informazioni da utenti tramite questionari sottoposti mediante dispositivi mobili. Per semplificare la realizzazione dei questionari si vuole creare un CASE tool che permetta di realizzarli senza competenze di programmazione un po' come avviene con i questionari Google.

Big Data e NoSql DBMS