Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ricerca sperimentale per algoritmi di clustering in ambito Big Data |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Experimental research on clustering algorithms for Big Data |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
| Campo principale della ricerca | Technology |
| Sottocampo della ricerca | Information technology |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Essere in grado di estrarre informazioni da grosse mole di dati risulta fondamentale, se non necessario, in un mercato sempre più dinamico e data-driven. Spesso gli algoritmi standard riescono ad ottenere risultati accettabili, ma non sempre in grado di offrire un vantaggio competitivo. Lo scopo di questo progetto è quello di effettuare una ricerca sperimentale di algoritmi di clustering su moli di dati di grandi dimensioni (Big Data). Le tecnologie come l’apprendimento automatico (Machine Learning) applicate ai Big Data possono portare alla scoperta di contenuti informativi nascosti. • La prima parte del progetto sarà dedicata allo studio degli algoritmi di clustering state-of-the-art. • La seconda parte del progetto si focalizzerà sulla ricerca di algoritmi in grado di aumentare la qualità del contenuto informativo estratto dai Big Data. Per questo progetto saranno usati solo software open source e dati provenienti da repository pubblici e open. |
| Descrizione sintetica in inglese | Being able to extract information from large amounts of data is essential, if not necessary, in an increasingly dynamic and data-driven market. Often, the standard algorithms are able to obtain acceptable results, but are not always able to offer a competitive advantage. The aim of this project is to perform an experimental research of clustering algorithms on large data collections (Big Data). Technologies such as Machine Learning, when applied to Big Data, can lead to the discovery of hidden information content. • The first part of the project will be dedicated to the study of state-of-the-art clustering algorithms. • The second part of the project will focus on searching for algorithms able to increase the quality of the information content extracted from Big Data. For this project, only open source software and data from public and open repositories will be used. |
| Data del bando | 17/01/2019 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INFORMATICA - SCIENZA E INGEGNERIA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| marco.patella@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 01/02/2019 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |