Data Mining

Insegnamento
Data Mining
Insegnamento in inglese
Data Mining
Settore disciplinare
ING-INF/05
Corso di studi di riferimento
DATA SCIENCE PER LE SCIENZE UMANE E SOCIALI
Tipo corso di studio
Laurea Magistrale
Crediti
9.0
Ripartizione oraria
Ore Attività Frontale: 54.0
Anno accademico
2023/2024
Anno di erogazione
2023/2024
Anno di corso
1
Lingua
ITALIANO
Percorso
Data Analytics
Docente responsabile dell'erogazione
EPICOCO Italo

Descrizione dell'insegnamento

E preferibile la conoscenza di base di teoria della probabilita

Il corso fornisce un'introduzione al data mining, che comprende tecniche, algoritmi e metodologie per scoprire strutture, schemi e relazioni in insiemi di dati (tipicamente di grandi dimensioni) e fare previsioni. Le applicazioni del data mining sono già presenti intorno a noi; per esempio, come funziona la ricerca web di Google? Come fa Shazam a riconoscere una canzone? Come fa Netflix a consigliare i film ai suoi utenti? I principi del data mining forniscono risposte a queste e altre domande. Il data mining si sovrappone ai campi dell'informatica, dell'apprendimento statistico e delle basi di dati. Il corso mira a fornire agli studenti le conoscenze necessarie per esplorare, analizzare e sfruttare i dati disponibili al fine di trasformarli in informazioni preziose e utilizzabili per un'azienda, ad esempio per facilitare un processo decisionale.

Il corso descrive metodi e modelli per l'analisi di grandi quantità di dati.

Gli studenti acquisiranno un solido background con un ampio spettro di conoscenze di base relative al data mining.

Acquisiranno gli strumenti cognitivi di base per pensare in modo analitico, creativo e critico, e avranno le capacità di astrazione e di risoluzione dei problemi necessarie per affrontare sistemi complessi.

Acquisiranno una solida conoscenza dei modelli e delle metodologie di data mining.

Gli studneti saranno in grado di lavorare su grandi raccolte di dati, anche eterogenei e prodotti ad alta velocità, per effettuare analisi tematiche approfondite, attingendo a queste conoscenze per migliorare il processo decisionale.

Lezioni frontali con l'utilizzo di diapositive messe a disposizione degli studenti ed esercitazioni in classe

La prova d'esame consite in una discussone orale durante la quale si attesta l'acquisizione da parte dello studente dei contenuti del corso

Mining of Massive Datasets 

J. Leskovec, A. Rajaraman and J. Ullman

Freely availableonline: http://www.mmds.org

 

Data Mining and Analysis

M. J. Zaki and W. Meira

Freely available online: https://dataminingbook.info

Semestre
Secondo Semestre (dal 04/03/2024 al 07/06/2024)

Tipo esame
Obbligatorio

Valutazione
Orale - Voto Finale

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario

Mutuato in
Data Mining (LM81)

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