B0267 - WORKSHOP ON SKILLS DEVELOPMENT - DATA SCIENCE (ADVANCED) (A)

Conoscenze e abilità da conseguire

I workshop sono progettati per fornire agli studenti competenze trasversali e multidisciplinari che possono rivelarsi utili nelle loro future carriere. Al termine del corso, lo studente ha approfondito alcuni algoritmi di Machine Learning per il Data Mining ed è in grado di utilizzarli per l'analisi di dati.

Contenuti

Questo workshop copre le tecniche di apprendimento automatico per la classificazione e il clustering, con un focus finale sulle loro applicazioni per il Text Mining.

Più nel dettaglio:

• Algoritmi di kNN, SVM e regressione logistica per la classificazione;
• Algoritmi di k-means, mean-shift clustering e clustering gerarchico;
• Tecniche di pre-processing per dati testuali;
• Tecniche ed algoritmi per il Text Mining;
• Applicazioni di Data Science e Text Mining.
  

IMPORTANTE: per seguire questo corso è fondamentale avere conoscenze di programmazione in R e nozioni di base del Data Science. Il corso è pensato per studenti che hanno già seguito uno dei moduli (A) o (B) o (D) del "WORKSHOP ON DATA SCIENCE" proposto nel primo anno di magistrale.

Testi/Bibliografia

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p. 18). New York: springer.

Slide del docente

Metodi didattici

Lezioni frontali

 

N.B. In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Valutazione di un progetto finale

Strumenti a supporto della didattica

Slide del docente

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Elena Morotti