- Docente: Elena Morotti
- Crediti formativi: 4
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Politica, amministrazione e organizzazione (cod. 9085)
Valido anche per Laurea Magistrale in International relations (cod. 9084)
Conoscenze e abilità da conseguire
The course aims at introducing students to the utilization of one of the main statistical packages for data analysis and presenting to them the basic elements of micro-data management and analysis. By the end of the course students will be familiar with the statistical package interface and be able to: load different types of data and different file formats into the statistical package, perform basic data management operations and conduct monovariate and multivariate statistical analyses using the software introduced during the course.
Contenuti
WS4 - BIG DATA
1) Introduzione al Data Mining (principali applicazioni e algoritmi)
2) Preparazione dei dati (estrazione di feature, data cleaning, riduzione e trasformazione dei dati in input)
3) Misure di similarità e distanze fra i dati (dati multidimensionali, misure di similarità per testi e grafi, funzioni di similarità supervised)
4) Association Pattern Mining (association rules, frequent itemset mining algorithms and alternative models)
Testi/Bibliografia
1) Note dell'insegante.
2) Aggarwal, C. C. (2015). Data mining: the textbook. Springer.
3) Zaki, M. J., Meira Jr, W., & Meira, W. (2014). Data mining and analysis: fundamental concepts and algorithms. Cambridge University Press.
Metodi didattici
Lezioni frontali con esercizi.
La frequenza alle lezioni è obbligatoria.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Agli studenti è chiesto di scrivere un report sugli esercizi assegnati durante il corso.
Strumenti a supporto della didattica
Slide passate dalla docente.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Elena Morotti