B7469 - DATI PER INFORMARE LE SCELTE POLITCHE E SOCIALI

Learning outcomes

Il corso ha l’obiettivo di permette l’acquisizione di conoscenze teoriche e competenze pratiche relative ai modelli e alle architetture più comuni di rappresentazione digitale dei dati, alla loro struttura e al tipo di problemi che ciascun formato di dati risolve e quali invece no. Al termine del percorso formativo, lo studente avrà appreso ad usare strumenti nello stato dell'arte per creare pipeline di trattamento dei dati e realizzazione di semplici applicazioni di data analytics. Il corso è composto di due moduli con finalità integrate. Da un lato il corso ha l’obiettivo di permettere agli studenti di acquisire le conoscenze teoriche e competenze pratiche sui modelli e le architetture più comuni per la rappresentazione digitale dei dati, la loro struttura ed i tipi di problemi che ciascun tipo di dati è in grado di risolvere o meno e di permettere loro di imparare ad utilizzare strumenti allo stato-dell' arte per creare flussi per estrarre ed organizzare i dati in semplici applicazioni di data analytics. Tra i contenuti trattati nel primo modulo: dati, codifiche e strutture dati (tabellari, strutturati ,testuali); processi di manipolazione dati (lettura dati; estrazione e selezione; manipolazione e trasformazioni; visualizzazioni ed esportazioni); piattaforme di Data Analytics (in particolare utilizzo di Knime Analytics platform). Dall’altro lato. Il corso mira anche a fornire strumenti utili per la comprensione dele principali funzioni dei nei flussi di dati, come la classificazione, la regressione, il clustering e la scoperta di regole associative ed a fornire una conoscenza intuitiva dell'applicazione di tali funzioni ai dati disponibili in funzione degli obiettivi delle organizzazioni e comprenderanno l'importanza di una valutazione quantitativa della loro efficacia. L'obiettivo generale di acquisire conoscenze teoriche e competenze pratiche relative a concetti e ai metodi di “data analytics” potrò essere perseguito sviluppando diverse aree tra le quali: i) comprendere le funzioni principali di data analytics nel contesto delle “data-driven decisions”, quali classificazione, regressione, clustering e scoperta di regole associative; ii) comprendere, a livello intuitivo, come applicarle le tecniche di data analytics ai - 6 - dati disponibili secondo gli obiettivi di “business”, e quanto sia importante valutare quantitativamente la loro efficacia; iii )imparare a sviluppare semplici elaborazioni utilizzando uno strumento di analisi dotato di interfaccia grafica.

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