- Oggetto:
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Data Mining e Analisi Multivariata
- Oggetto:
Data Mining and Multivariate Analysis
- Oggetto:
Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- ECM0027
- Docenti
- Luigi Di Caro (Titolare del corso)
Natalia Golini (Titolare del corso) - Corso di studi
- Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
- Anno
- 3° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 12
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Fortemente consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
-
Buona conoscenza degli elementi di base di:
- analisi dei dati e probabilità
- teoria statistica delle decisioni
- analisi del modello di regressione lineare
Good knowledge of basic elements of:
- data analysis and probability
- inferential statistics
- linear regression model - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso di Data Mining e Analisi Multivariata è finalizzato a fornire agli studenti strumenti avanzati di analisi dei dati, attraverso cui estrapolare informazioni rilevanti da grandi dataset e guidare i collegati processi decisionali.
Obiettivi precipui del corso sono:
- introdurre le tecniche di base dell'Analisi Multivariata e del Data Mining;
- sviluppare la capacità di scegliere il modello ottimale per analizzare i dati;
- discutere lo studio di alcune applicazioni reali.
The Data Mining and Multivariate Analysis course is addressed to give advanced data analysis instruments to extract relevant information from big dataset and to guide decision processes.
Specific course objectives are:
- the introduction of main Multivariate Analysis and Data Mining techniques;
- the development of the capacity to select the optimal model for data analysis;
- the discussion of selected case studies.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Al termine del corso lo studente avrà:
Conoscenza della terminologia scientifica e comprensione degli aspetti teorici e applicativi presentati nel corso delle lezioni, contenuti nel libro di testo e nei materiali del corso.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione degli strumenti statistici e computazionali per la statistica multivariata e il Data Mining.
Autonomia di giudizio e conseguente possibilità di sviluppare considerazioni logiche e deduttive indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, nella selezione e nello studio di dati con il supporto di strumenti di Analisi Multivariata e di Data Mining.
Abilità comunicative per divulgare in forma scritta e orale i risultati delle analisi condotte utilizzando metodi efficaci e lessico appropriato.
At the endo of the course students will have:
Knowledge of scientific terminology and understanding of the theoretical and applied aspects presented in the lectures, in the textbook and in the course material.
Ability to apply knowledge and understanding of statistical and computational tools for Multivariate Analysis and Data Mining
Critical thinking and ability to work independently in the research, the selection and the study of data with the support of the Multivariate Analysis and Data Mining tools.
Communicative abilities to clearly describe and interprete results.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni teoriche e pratiche attraverso l'uso misto di videolezioni e altro materiale didattico (per via delle problematiche ed ordinanze relative al Coronavirus).
Theoretical and practical lessons through the mixed use of video lessons and other didactic material (due to the problems and ordinances related to Coronavirus).
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Versione Covid-19 Gennaio-Febbraio 2021 (attualmente valida):
Per via delle persistenti problematiche relative al Covid-19 la prova di esame si svolgerà a distanza
La prova, che prevede un esame "scritto e orale”, volta a verificare:
- la conoscenza estensiva del programma del corso;
- la capacità di interpretare l'applicazione proposta;
- la capacità di comunicare sinteticamente la natura e le proprietà degli strumenti utilizzati.
La prova scritta verrà sostenuta in collegamento WebEx (con webcam accesa) sulla piattaforma Moodle tramite la modalità QUIZ. Lo studente sarà chiamato a rispondere ad alcuni quesiti a risposta multipla, a commentare il codice di un’analisi, a commentare l’analisi di uno o più casi proposti dal docente e a rispondere ad alcune domande teoriche circa gli strumenti utilizzati durante il corso.
La prova orale, che si terrà in collegamento WebEx (con webcam accesa) in presenza dei due docenti titolari del corso e di coloro che sono stati chiamati a sostenere la prova in quella giornata.
Eventuali aggiornamenti saranno comunicati su questa pagina.
Versione Covid-19 Fase 3 (non più valida):
A partire dal mese di settembre 2020, gli esami si svolgeranno in presenza. Le studentesse e gli studenti residenti fuori regione, o all’estero, potranno comunque scegliere di sostenere le prove a distanza (https://www.unito.it/avvisi/didattica-aa-2020-21-quanto-piu-possibile-presenza-quanto-necessario-distanza-guardare-avanti).
La nuova modalità di esame prevede una prova scritta obbligatoria e una prova orale facoltativa. Per gli aventi diritto a sostenere la prova scritta in remoto (i criteri verranno a breve comunicati dall’Ateneo) allora la prova orale sarà obbligatoria e verrà sostenuta in collegamento WebEx (con webcam accesa).
La prova scritta si svolgerà sulla piattaforma Moodle tramite la modalità QUIZ. Lo studente sarà chiamato a rispondere ad alcuni quesiti a risposta multipla, a commentare il codice di un’analisi, a commentare l’analisi di uno o più casi proposti dal docente e a rispondere ad alcune domande teoriche circa gli strumenti utilizzati durante il corso.
Eventuali aggiornamenti saranno comunicati su questa pagina.
Versione Covid-19 Fase 2 (non più valida):
Per via delle problematiche ed ordinanze relative al Covid-19 la modalità di esame prevista prima dell’inizio del corso non può essere applicata.
La nuova modalità prevede un esame "scritto e orale”, volta a verificare:
- la conoscenza estensiva del programma del corso;
- la capacità di interpretare l'applicazione proposta;
- la capacità di comunicare sinteticamente la natura e le proprietà degli strumenti utilizzati.
La prova scritta verrà sostenuta in collegamento WebEx (con webcam accesa) sulla piattaforma Moodle tramite la modalità QUIZ. Lo studente sarà chiamato a rispondere ad alcuni quesiti a risposta multipla, a commentare il codice di un’analisi, a commentare l’analisi di uno o più casi proposti dal docente e a rispondere ad alcune domande teoriche circa gli strumenti utilizzati durante il corso.
La prova orale, che si terrà in collegamento WebEx (con webcam accesa) in presenza dei due docenti titolari del corso e di coloro che sono stati chiamati a sostenere la prova in quella giornata.
I dettagli delle due prove sono reperibili sulla pagina del corso su Moodle nella comunicazione “Aggiornamento modalità di esame del corso Data Mining e Analisi Multivariata” nella sezione “Annunci”.
Una simulazione della prova scritta si terrà l'11 maggio alle ore 15.00.
Vedi Link su Moodle per maggiori dettagli: https://elearning.unito.it/scuolacle/mod/page/view.php?id=37130
Versione pre-Covid19 (non più valida):
La verifica dell'apprendimento avviene mediante un esame in cui lo studente è chiamato a rispondere ad alcuni quesiti a risposta multipla, a commentare l'analisi di uno o più casi proposti dal docente e a rispondere ad alcune domande teoriche circa gli strumenti utilizzati. In questo modo si verificano: la conoscenza estensiva del programma del corso; la capacità di interpretare l'applicazione proposta; la capacità di comunicare sinteticamente la natura e le proprietà degli strumenti utilizzati.
Covid-19 Phase 3 version (currently valid):
Starting in September 2020, exams will take place in attendance. The students residing outside the region, or abroad, can still choose to take the test remotely (link).
The new examination modality foresees a compulsory written test and an optional oral test. For those entitled to take the written test remotely (the criteria will be communicated shortly by the University) then the oral test will be mandatory and will be taken through WebEx (with webcam on).
The written test will take place on the Moodle platform through the QUIZ mode. The student will be asked to answer some multiple choice questions, to comment on the code of an analysis, to comment on the analysis of one or more cases proposed by the teacher and to answer some theoretical questions about the tools used during the course.
Any updates will be communicated on this page.
- Oggetto:
Programma
- Introduzione all'Analisi Multivariata e al Data Mining
- Approfondimento del linguaggio R
- Applicazione di modelli di Data Mining su dati reali
- Introduction to Multivariate Analysis and Data Mining
- R language
- Application of Data Mining models on real data
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali
Autori: Sergio Zani, Andrea Cerioli
Editore: Giuffrè
Data di Pubblicazione: 2007
EAN: 9788814204999
ISBN: 8814204993Mining of Massive Datasets
Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
ONLINE VERSION: http://www.mmds.orgAnalisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali
Autori: Sergio Zani, Andrea Cerioli
Editore: Giuffrè
Data di Pubblicazione: 2007
EAN: 9788814204999
ISBN: 8814204993Mining of Massive Datasets
Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman
ONLINE VERSION: http://www.mmds.org- Oggetto:
Note
Orario Lezioni
- Oggetto:
Moduli didattici
- Data Mining e Analisi Multivariata 1 (ECM0029)
- Data Mining e Analisi Multivariata 2 (ECM0028)
- Oggetto:
Altre informazioni
http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html- Oggetto:
