• Edizioni di altri A.A.:
  • 2022/2023
  • 2023/2024
  • 2024/2025

  • Lingua Insegnamento:
    Italiano (In Inglese su richiesta degli studenti) 
  • Testi di riferimento:
    Introduction to Data Mining. Pang-Niig Tan. Global Edition 
  • Obiettivi formativi:
    Lo studente familiarizzerà con i concetti fondamentali del mondo Big Data, della loro analisi e con le applicazioni principali.

    Alla fine del corso lo studente avrà sviluppato competenze necessarie per eventuali approfondimenti operativi ed applicativi. 
  • Prerequisiti:
    Si richiede famigliarità con strumenti di programmazione Matlab 
  • Metodi didattici:
    Lezioni frontali, con esercitazioni ed approfondimenti a gruppi. 
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    Realizzazione di un progetto con tesina, da presentare e difendere all'esame 
  • Sostenibilità:
    Il materiale didattico sarà disponibile on-line. Non si farà uso di materiale cartaceo. Ogni azione necessaria a garantire il pieno accesso e la piena fruizione del corso da parte degli studenti sarà implementata. 
  • Altre Informazioni:
    Ricevimento: su appuntamento. Ogni mercoledi dalle 11 alle 13, o al termine delle lezioni frontali 

Cosa è il Data Mining e cosa sono i Big data.

Tipologia di dati e loro manipolazione.

Analisi Associative e per Cluster

Classificazione.

Aspetti etico-legali

Introduzione.

Dati e loro importanza.
Classificazione: Concetti di base e tecniche.
Analisi associative: concetti ed algoritmi. Metodologie Avanzate ed alternative.
Cluster Analysis: concetti ed algoritmi. Metodologie Avanzate ed alternative.
Deviazioni dai modelli.
Aspetti etici.

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