- Docente: Marzia Freo
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/03
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Direzione aziendale (cod. 0897)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce i modelli statistici che sono alla base dell'attività di estrazione di conoscenza da grandi quantità di dati. In particolare, lo studente è in grado di: - strutturare un processo di data mining scegliere, tra gli strumenti metodologici, quelli più adeguati a raggiungere l'obiettivo in esame - interpretare criticamente i risultati.
Contenuti
1. Introduzione: big data, data mining, machine learning e statistica
2. Analisi esplorativa dei dati
3. Analisi dei gruppi
4. Modelli lineari di regressione e modello di regressione logistica
5. Alberi di classificazione
6. Analisi delle regole di associazione
Testi/Bibliografia
Il materiale didattico è depositato in Insegnamenti on-line.
A supporto si consiglia il seguente libro:
Azzalini A., Scarpa B. (2004). Analisi dei dati e data mining. Springer-Verlag Italia, Milano
Metodi didattici
Il corso è strutturato in lezioni frontali in aula, alle quali si alternano attività di esercitazione nel laboratorio informatico.
Nelle lezioni frontali vengono approfonditi gli aspetti metodologici degli strumenti statistici presentati.
Nelle esercitazioni, i metodi presentati a lezione vengono applicati su data set relativi a specifici casi di studio.
L'obiettivo dell'attività di laboratorio è di consolidare le conoscenze acquisite durante le lezioni frontali, e di sviluppare capacità critiche nella scelta degli strumenti metodologici più adeguati al problema in esame e nell'interpretazione dei risultati.
Il docente proporrà agli studenti frequentanti degli argomenti per svolgere facoltativamente lavori di gruppo (4-5 partecipanti).Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene mediante un esame finale, che mira a verificare l'apprendimento dei metodi statistici presentati durante il corso, nonché le capacità critiche maturate dallo studente nella progettazione di un'attività di mining.
L'esame consiste in una prova scritta, della durata di 1 ora e mezza, composta da 8 quesiti a risposta aperta sugli argomenti trattati: 4 quesiti riguardano aspetti teorici e i restanti 4 sono relativi all'interpretazione e alla lettura critica dei risultati di una specifica analisi dei dati.
La valutazione della prova scritta è espressa in trentesimi e corrisponde alla somma dei punteggi conseguiti dallo studente rispondendo a ciascuna delle 8 domande (il punteggio massimo ottenibile nella prova è 32).
Durante la prova scritta non è possibile consultare appunti, libri o supporti informatici.
Gli studenti frequentanti che partecipano ai lavori di gruppo ottengono una valutazione aggiuntiva di 3 punti.
Strumenti a supporto della didattica
Pc; videoproiettore; aula di laboratorio informatico.
Il materiale didattico presentato dal docente a lezione e durante le esercitazioni è reso disponibile dal docente al link https://iol.unibo.it/course/
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Marzia Freo