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Laurea Magistrale

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DATA MINING - 6 CFU - A.A. 2013/2014

Insegnante

Dott. Bruno Scarpa

Periodo

I Anno - 2 Trimestre | 13/01/2014 - 15/03/2014

Ore: 50 (16 laboratorio, 34 lezione)

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Prerequisiti

Conoscenze di Informatica di base, Basi di Dati

Conoscenze e abilità da acquisire

Il corso intende fornire una panoramica sui concetti e sulle metodologie e strumenti avanzati di analisi di grandi quantità di dati, spesso usate come supporto al processo di decisione aziendale.

Modalità di esame

Scritta/Pratica (con eventuale progetto)

Criteri di valutazione

Le prove d'esame misureranno quanto ciascuno studente (a) saprà e quanto (b) saprà applicare degli strumenti proposti durante il corso.

contenuti

- L'analisi dei dati come strumento di supporto per le decisioni e la Business Intelligence. Motivazioni e contesto per il data mining.
- I modelli statistici: modelli lineari e GLM, la stima e l'adattamento ai dati
- Nozioni generali per il data mining: contrasto tra aderenza ai dati e complessità del modello ovvero contrasto tra distorsione e varianza, tecniche generali per la selezione del modello (AIC, BIC, convalida incrociata, oltre ai test statistici classici), suddivisione dei dati in un insieme di lavoro e uno di verifica.
- Metodi di regressione: regressione non parametrica, modelli additivi, alberi, mars, projection pursuit, reti neurali (richiami).
- Metodi di classificazione: mediante la regressione lineare, regressione logistica e multilogit, modelli additivi, alberi, polymars, reti neurali, combinazione di classificatori (bagging, boosting, foreste casuali).
- Metodi di analisi interna: nozioni sui metodi di raggruppamento, analisi delle associazioni tra variabili e algoritmo Apriori. Reti sociali (cenni).

Attività di apprendimento previste e metodologie di insegnamento

Lezioni frontali, laboratori con analisi di dati reali

Eventuali indicazioni sui materiali di studio

Libro di testo e materiale didattico fornito dal docente.

Testi di riferimento

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