Anno Accademico 2021/2022
- Docente: Gianluca Moro
- Crediti formativi: 6
- SSD: ING-INF/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Gianluca Moro (Modulo 1) Roberto Pasolini (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Cesena
- Corso: Laurea in Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8615)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente è in grado di progettare e sviluppare componenti e applicazioni per gestire ed elaborare dati strutturati e destrutturati in scenari di interesse aziendale, impiegando moderne architetture e tecnologie di rete e di accesso a basi di dati remote.
Contenuti
Il corso fornisce contenuti teorici e pratici della data science, dai fondamenti al machine learning, per lo sviluppo in python di modelli e applicazioni che sono alla base della moderna intelligenza artificiale.
Dettagli sui Contenuti
Lezioni e laboratori
sito web del corso (https://virtuale.unibo.it/course/view.php?id=21022)
L'accesso al materiale non è vincolante per l'iscrizione al corso (scegliere iscrizione spontanea per visionare il materiale)
Testi/Bibliografia
- Dispense e riferimenti bibliografici forniti dal docente
Testo consigliato (non obbligatorio)
- Data Science con Python, Dai Fondamenti al Machine Learning. Joel Grus, 2021. Edizione italiana a cura di Gianluca Moro. EGEA Casa Editrice dell'Università Bocconi. Edizione in inglese Data Science from Scratch, O’Reilly Media (versione precedente del 2015)
Metodi didattici
Lezioni in aula affiancate da esercitazioni assistite in laboratorio su casi di studio reali.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Progetto di laboratorio svolto in gruppo con discussione orale individuale.
Strumenti a supporto della didattica
- slide delle lezioni e delle attività di laboratorio disponibili in anticipo
- tecnologie open source python e jupyter disponibili nei laboratori della scuola
- attività di laboratorio assistite fruibili anche online in remoto mediante open cloud computing come colab o binder
- esempio di attività di laboratorio fruibile con colab
Link ad altre eventuali informazioni
https://iol.unibo.it/course/view.php?id=23657
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Gianluca Moro
Consulta il sito web di Roberto Pasolini