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Data Mining e Analisi Multivariata 2

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Data Mining and Multivariate Analysis 2

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Anno accademico 2019/2020

Codice dell'attività didattica
ECM0028
Docente
Luigi Di Caro (Titolare del corso)
Insegnamento integrato
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
3° anno
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
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
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Questo corso è un'introduzione ai concetti di data mining, machine learning e big data analytics. Tratteremo i principali metodi di data mining di clustering, classificazione e pattern mining, insieme a strumenti pratici per la loro esecuzione.

This course is an introduction to concepts of data mining, machine learning and big data analytics. We will cover the key data mining methods of clustering, classification and pattern mining are illustrated, together with practical tools for their execution.

 

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Risultati dell'apprendimento attesi

L'obiettivo del corso è fornire un'introduzione semplice ma completa al data mining. Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di:

- Scegliere i giusti algoritmi per i problemi di data science
- Dimostrare la conoscenza delle tecniche di analisi dei dati statistici utilizzate nel processo decisionale
- Implementare e utilizzare software di data mining per risolvere problemi reali

 

The aim of the course is to provide a basic but comprehensive introduction to data mining. By the end of the course students will be able to

  • Choose the right algorithms for data science problems

  • Demonstrate knowledge of statistical data analysis techniques used in decision making

  • Implement and use data mining software to solve real-world problems

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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).


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Modalità di verifica dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento avviene mediante un esame orale in cui lo studente è chiamato a rispondere ad alcuni quesiti di carattere teorico e pratico.

The assessment of learning takes place through an oral examination in which the student is called to answer some questions of a theoretical and practical nature.

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Programma

1. Introduzione al corso. Introduzione al data mining e al processo di scoperta della conoscenza. Esempi di domini applicativi. Tipi di dati e formati.

2. Tipi di apprendimento (ad es. Apprendimento supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato, rinforzato). Attività di data mining (ad es. Classificazione, regressione, stima della probabilità, clustering). Analisi esplorativa dei dati e comprensione dei dati. Spiegazione e predizione.

3. Linguaggio R: programmazione di base ed esplorazione dei dati. Definizioni del paradigma di programmazione e pratica in laboratorio

4. Data Mining in R: Association Rules e Text Mining. Definizione dei concetti teorici e pratica in laboratorio con R

  1. Introduction to the course.  Introduction to data mining and knowledge discovering process. Examples of application domains. Data types and formats.

  2. Types of learning (e.g., supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning). Data mining tasks (e.g., classification, regression, probability estimation, clustering). Exploratory data analysis and data understanding. Explanation vs. prediction.

  3. R language: basic programming and data exploration. Definitions of the programming language and practice

  4. Data Mining with R: Association Rules and Text Mining. Definition of theoretical and practical concepts with R

Testi consigliati e bibliografia

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  • Vedasi pagina principale del corso "Data Mining e Analisi Multivariata"

  • Approfondimenti ed integrazioni indicati dal docente

  • see general page of the course "Data Mining and Multivariate Analysis"

  • Insights and additions indicated by the teacher




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Note

Orario Lezioni

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
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Ultimo aggiornamento: 09/03/2020 14:02
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