Alberto Di Meglio, Anna Ferrari

Big Data (eBook, ePUB)

• Format: ePub

Produktbeschreibung

«All'inizio del 21° sec. la ricerca scientifica ha adottato un quarto nuovo paradigma (The fourth paradigm, 2009) che unisce raffinate teorie, la raccolta di grandi quantità di dati sperimentali e l'uso di sofisticati calcolatori e reti informatiche distribuite, per cercare risposte alle domande fondamentali su noi stessi e sull'Universo che ci circonda. Nasce l'era dei big data, che in pochi anni ha rivoluzionato non solo la scienza, ma anche l'economia e la società in tutto il mondo.» (Alberto Di Meglio e Anna Ferrari)

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Produktdetails

• Verlag: Treccani
• Seitenzahl: 14
• Erscheinungstermin: 8. Juli 2021
• Italienisch
• ISBN-13: 9788812009701
• Artikelnr.: 75806508

Autorenporträt

Alberto Di Meglio, Direttore CERN openlab, Coordinatore CERN Quantum Technology Initiative, Dipartimento IT, CERN - Organizzazione Europea per la Ricerca Nucleare. È un Ingegnere Aerospaziale e Ingegnere Elettronico (PhD) con oltre 20 anni di esperienza nella progettazione, sviluppo e installazione di infrastrutture distribuite di calcolo e dati. Alberto è oggi il Direttore del CERN openlab, una unità del Dipartimento IT del CERN responsabile della gestione di collaborazioni di ricerca tra il CERN, industria e laboratori di ricerca nel settore ICT. Alberto è inoltre responsabile della CERN Quantum Technology Initiative e delle attività di calcolo a grande scala in supporto di applicazioni mediche. Prima di di dirigere il CERN openlab, Alberto è stato Direttore della European Middleware Initiative (EMI), un progetto responsabile per lo sviluppo e manutenzione della maggior parte dei servizi software usati oggi dalla Worldwide LHC Computing Grid (WLCG).Anna Ferrari, Senior Fellow CERN openlab, Dipartimento IT, CERN - Organizzazione Europea per la Ricerca Nucleare. È una Statistica, Matematica e Informatica (Ph.D) appassionata alle applicazioni della scienza a realtà quali salute e benessere. La sua ricerca, oggi, si concentra sullo studio di soluzioni software per il miglioramento e l'ottimizzazione delle analisi dei dati e di big dati, con una particolare attenzione alla scienza aperta e alla scienza multidisciplinare. Durante il Ph.D si è concentrata sullo studio di tecniche di Machine Learning e Deep Learning per il riconoscimento delle attività fisiche umane e la classificazione delle severità del morbo di Parkinson, attraverso l'impiego di dispositivi indossabili.