- Human and Social Sciences
- Master's Degree in DATA SCIENCE FOR THE HUMAN AND SOCIAL SCIENCES
- Data Mining
Data Mining
- Teaching in italian
- Data Mining
- Teaching
- Data Mining
- Subject area
- ING-INF/05
- Reference degree course
- DATA SCIENCE FOR THE HUMAN AND SOCIAL SCIENCES
- Course type
- Master's Degree
- Credits
- 9.0
- Teaching hours
- Frontal Hours: 54.0
- Academic year
- 2023/2024
- Year taught
- 2023/2024
- Course year
- 1
- Language
- ITALIAN
- Curriculum
- Data Analytics
- Reference professor for teaching
- EPICOCO Italo
Teaching description
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
Semester
Second Semester (dal 04/03/2024 al 07/06/2024)
Exam type
Compulsory - Characterizing
Type of assessment
Oral - Final grade
Course timetable
https://easyroom.unisalento.it/Orario
Component of
Data Mining (LM81)