Tesi di Laurea e Tirocini

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Analytics & Machine Learning

  1. Visualizzazione e ottimizzazione di profili di umidità per l'agricoltura di precisione - (tesi di ricerca magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Nell'ambito di un progetto di ricerca stiamo studiando tecniche di previsione dell'umidità del suolo basate su griglie di sensori e reti Deep. La tesi ha come obiettivo quello di sviluppare un sistema di ottimizzazione dell'irrigazione basato sul modello di previsione.
  2. 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.
  3. Anonimizzazione di dati di traiettoria - (tesi di ricerca magistrale, per informazioni contattare: Dott. Enrico Gallinucci, Dott. Matteo Francia). Le tecniche di anonimizzazione dei dati di mobilità (e.g., sequenze di posizioni GPS) mirano a garantire la privacy delle persone senza compromettere la possibilità di effettuare analisi significative. L'obiettivo della tesi è quello di studiare ed implementare una tecnica per anonimizzare dati di traiettoria (GPS) in maniera incrementale, che riesca a conciliare l'efficacia dell'anonimzzazione con la necessità di un'elevata efficienza in presenza di Big Data. La tesi verrà svolta prevalentemente su Apache Spark e Hive.
  4. Text mining analytics for Materiality assesment - (tesi di progetto e ricerca laurea magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). Materiality is the principle of defining the social and environmental topics that matter most to your business and your stakeholders. Materiality assesment is widely adopted by big companies and typically carried out by manually reading tons of documents. The goal of the thesis is to design and prototype a tool that relies on business intelligence and text mining techniques to automatize this business analysis technique.

  5. Sales forecasting - (tesi di progetto magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). L'obiettivo della tesi, proposta dall'azienda Titanex di San Marino, è quello di realizzare un sistema di forecasting delle vendite per fascia oraria da utilizzarsi in una cateana di punti vendita in ambito fashion.

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

  1. Online integration and analysis of IoT data (tesi di progetto laurea magistrale, per informazioni contattare: Prof. Matteo Golfarelli). IoT applications are ubiquitous and their design requires solutions for the integration of heterogeneous data and the online analysis of such data. In this context, the goal of this thesis is twofold:
    • Studying platforms supporting the exchange and integration of data in IoT applications. In particular, FIWARE is an Open Source platform that provides interfaces to accelerate the development of IoT applications.
    • Applying tools for the real-time analysis of such data (e.g., Spark Streaming)