96586 - BIG DATA

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

L'insegnamento partecipa al progetto di sperimentazione didattica dell’Ateneo

 

I protagonisti di questo lab NON sono i numeri o le statistiche, bensì le persone.

L'approccio usato sarà prevalentemente umanistico. I BIG DATA come permettono di gestire i processi decisionali?

Si studieranno i 3 principali tipi di apprendimento algoritmico usati nel machine learning:

supervisionato, non supervisionato e rinforzato.

Ciascuno di questi, permette rispettivamente di rispondere a queste tre domande:

Quale impatto hanno sulle previsioni? (apprendimento supervisionato)

Come generano clusterizzazioni dettagliate? (apprendimento non supervisionato)

Infine, in che modo creano scenari alternativi, seguendo un criterio di SE... ALLORA...? (apprendimento rinforzato)

Il lab pertanto ha come obiettivo quello di rendere studentesse e studenti consapevoli dell'impatto che i BIG DATA hanno e avranno nel mondo reale.

 

Testi/Bibliografia

SI tratta di un lab, quindi è caldamente raccomandata la frequenza in quanto saranno forniti spunti di lettura durante la lezione, in quanto la materia è talmente nuova da avere riferimenti bibliografici in divenire.

Si consiglia tuttavia questo testo:

Marketing aumentato. Guida ai nuovi scenari martech, di VIncenzo Cosenza, Apogeo

Metodi didattici

L'insegnamento partecipa al progetto di sperimentazione didattica dell’Ateneo

Lezioni frontali, lavoro in gruppi

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Il lab prevede un project work finale redatto da piccoli gruppi.

Il tema scelto sarà libero. Ogni gruppo dovrà studiare l'impatto dei BIG DATA su un certo tema e ipotizzare quali algoritmi usare nel settore scelto.

 

Per i NON frequentanti: nelle date indicate come appelli, dovranno redigere un progetto individuale tenendo conto delle indicazioni contenute nel libro di testo. In questo elaborato, massimo 4 pagine, dovranno applicare i 3 tipi di algoritmi a possibili casi di studio. Il giorno dell'appello dovranno inviare l'elaborato.

Strumenti a supporto della didattica

Saranno fornite slides a supporto, oltre che research papers.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Riccardo Pirazzoli