90591 - BIG DATA ANALYTICS

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 (Big Data). 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. Dati e descrizione 

2. Metodi di riduzione delle dimensioni: analisi dei fattori

3. Mappe percettive: analisi delle corrispondenze

4. Analisi dei gruppi

5. Alberi di classificazione

6. Analisi dei testi

Testi/Bibliografia

Il materiale didattico è depositato in Insegnamenti on-line.

A supporto si consigliano i seguenti testi:

Azzalini A., Scarpa B. (2004). Analisi dei dati e data mining. Springer-Verlag Italia, Milano

Cerioli A., Zani M. (2007) Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali. Giuffrè Editore

Giudici P. (2005) Data Mining: Modelli informatici, statistici e applicazioni, McGraw Hill

Metodi didattici

Durante le lezioni vengono presentati alcuni casi studio aziendali  e i metodi statistici più adeguati a risolvere il problema in esame.

In seguito sono presentate e discusse le modalità di soluzione dei casi attraverso l'uso di software statistici (SPSS, R).

Gli studenti sono invitati a risolvere i casi seguendo le istruzioni fornite dal docente, utilizzando in prima persona i software. 

Il docente propone una lista di argomenti che gli studenti possono scegliere di approfondire svolgendo un lavoro in completa autonomia, da soli o in gruppi di 2. In tal caso concordano con il docente i tempi e le modalità di restituzione.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Obiettivo

La verifica avviene mediante un esame finale che mira a verificare l'apprendimento dei metodi statistici presentati durante il corso e le capacità critiche maturate dallo studente nella progettazione di un'attività di analisi statistica.

Svolgimento

Prova orale. La prova consiste in due/tre domande orali in cui si valutano le conoscenze apprese dallo studente e il grado di approfondimento critico dell'apprendimento.

Le domande riguardano:

- aspetti teorici

- interpretazione e comprensione delle applicazioni

Gli studenti che si presentano all'Appello vengono interrogati in ordine di iscrizione. Se il numero di iscritti è elevato, vengono esaminati circa 15 candidati al giorno. In seguito alla chiusura delle liste il docente segnala ai candidati la scaletta delle prove orali. 

Punteggi aggiuntivi

Gli approfondimenti presentati nelle modalità e scadenze concordate sono valutati da 0 a 3 punti. Il punteggio del migliore approfondimento per ogni studente si somma a quello della prova orale.

Il voto 30L è attribuito solo alla prova orale.

 

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/ [http://campus.unibo.it/]

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Marzia Freo