B0071 - STATISTICA PER L’ANALISI DEI BIG DATA

Anno Accademico 2023/2024

  • Docente: Marco Berrettini
  • Crediti formativi: 8
  • SSD: SECS-S/01
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Governance e politiche dell'innovazione digitale (cod. 5889)

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso si propone di fornire allo studente gli strumenti necessari per configurare, analizzare e interpretare i big data. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di comprendere i principi fondamentali sui quali sono costruiti i sistemi per la gestione dei Big Data; identificare le caratteristiche peculiari e le funzionalità offerte da ciascuno di questi sistemi; valutare criticamente le fonti da cui i dati vengono estratti; utilizzare gli strumenti statistici adeguati alla loro analisi.

Contenuti

  • Introduzione all’apprendimento statistico supervisionato
  • Regressione lineare multipla
  • Riduzione della dimensionalità e regolarizzazione
  • Classificazione
  • Metodi basati su alberi decisionali
  • Reti neurali artificiali

Testi/Bibliografia

Letture consigliate:

  • James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2021). Introduzione all’apprendimento statistico con applicazioni in R. Piccin. ISBN: 978-88-299-3094-4

Versione inglese disponibile gratuitamente online:

Metodi didattici

Lezioni frontali e sessioni pratiche.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Esame scritto volto a valutare le conoscenze acquisite dallo studente e la capacità di analizzare e interpretare i big data utilizzando opportuni strumenti statistici. Per tutti gli studenti (indipendentemente dal fatto che abbiano frequentato lezioni o meno), il test consiste in 5-7 domande, sia a scelta multipla che aperte. Il voto finale è espresso in trentesimi.

Strumenti a supporto della didattica

  • Slide
  • Script
  • Dataset

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Marco Berrettini