Da oggi e fino a sabato 20 giugno la Summer school con Spatial ecology e università di Yale

Il Dicem (il dipartimento delle Culture Europee e del Mediterraneo dell’Università della Basilicata) in collaborazione con Spatial Ecology, e la Yale University ha organizzato la Summer school in “Spatio-Temporal analysis and BigData processing using free and open source software” che si volgerà a Matera da oggi e fino al 20 giugno, nella sede di via A.M. di Francia, che ospiterà iscritti da ogni parte del mondo per fornire un momento di formazione internazionale di eccellenza sulla gestione e sul trattamento dei “BigData”. L’attuale momento storico, infatti, vede un’esplosione nella disponibilità di dati, e in particolare di quelli geografici, raccolti da satelliti, sonde marine, sensori distribuiti sul territorio, stazioni meteorologiche, telefonini e altro. E questo anche grazie ai nuovi paradigmi tecnologici quali l’Internet of Things dove miriadi di sensori comunicano attraverso internet e descrivono una mappatura del mondo elettronico, rappresentativo di quello reale, dando un’identità elettronica alle cose e ai luoghi dell’ambiente fisico. Come risultato, ogni giorno si creano 2.5 trilioni (1018) di bytes di dati ed il 90% dei dati disponibili oggi, sono stati creati nei soli ultimi due anni (fonte Ibm 2015).
Questa Summer school è il risultato di una collaborazione tra Spatial Ecology, Yale University e l’Università degli studi della Basilicata a Matera. Spatial Ecology è un’organizzazione non profit fondata da due ricercatori Italiani (Giuseppe Amatulli – Yale University e Stefano Casalegno University of Exeter) che sponsorizza lo sviluppo, la distribuzione e l’educazione all’uso di tecnologie open source per il processamento dei dati ambientali e in senso largo ai campi emergenti di Data Science e BigData.
Questa enorme fonte di dati, i “Big Data” appunto, deve essere gestita per l’archiviazione, e successivamente per il suo processamento al fine di ricavarne conoscenza. Anche per lo studio ambientale, i BigData sono fondamentali per capire ad analizzare i processi di interazione uomo-terra. La Summer school ha come obiettivo, quindi, quello di insegnare il trattamento di grandi moli di dati. I corsi si basano su macchine Linux e sull’insegnamento di diversi linguaggi di programmazione e scripting necessari al filtraggio, estrazione e analisi del dato geografico e non. Nel corso del training verranno affrontati anche i temi di modellazione di processi e modellizazione predittiva, riduzione degli errori, visualizzazione ed analisi dei risultati.