- Docente: Elena Morotti
- Crediti formativi: 4
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Forli
- Corso: Laurea Magistrale in Scienze internazionali e diplomatiche (cod. 9247)
-
dal 05/10/2022 al 16/11/2022
Conoscenze e abilità da conseguire
Il laboratorio consente allo studente di apprendere i rudimenti teorici dei metodi statistici moderni, con particolare attenzione ai metodi di analisi di larghi aggregati di dati (big data) e ai metodi di previsione statistica, al fine di acquisire le abilità richieste per risolvere i problemi del mondo reale e del processo decisionale, anche attraverso esempi pratici e l’utilizzo di software specifici.
Contenuti
Questo workshop propone agli studenti una ampia introduzione al Data Science, focalizzandosi sull'elaborazione di dati strutturati e sulla comprensione dei diversi approcci di machine learning.
Nel dettaglio, i contenuti del corso prevedono:
- Introduzione al Data Mining;
- Introduzione alla programmazione con il linguaggio R;
- Presentazione e implementazione dell'Exploratory Data Analysis;
- Presentazione e implementazione di alcune tecniche di machine learning per la classificazione di Big Data;
- Introduzione alle tecniche di clustering.
L'approccio teorico si alterna alla sperimentazione pratica.
Testi/Bibliografia
ROBERT, I., et al. "R in action: data analysis and graphics with R". 2011.
Metodi didattici
Lezioni frontali e di laboratorio.
N.B. In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Valutazione di un progetto finale.
Strumenti a supporto della didattica
Slide del docente
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Elena Morotti