Coin pool

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Il corso associa alla conoscenza teorica del Data Mining l'utilizzo del software open source Python. In sintesi, gli obiettivi dell'insegnamento ed i risultati attesi di apprendimento sono i coin pool - Acquisire conoscenze di base dei metodi di Data Mining su dati di grandi dimensioni e delle problematiche relative.

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Il corso è consigliato per chi ha la conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione o scripting. Si consiglia di procurarsi un computer portatile Windows, Mac o Linux in grado di eseguire l'interprete Python. Metodi di aggregazione bagging e boosting.

Analisi delle associazioni individuazione dei prodotti acquistati congiuntamente. Un'altra tecnica molto diffusa per il data coin pool è l'apprendimento mediante classificazione. Questo schema di apprendimento parte da un insieme ben definito di esempi di classificazione per casi noti, dai quali ci si aspetta di dedurre un modo per classificare esempi non noti. Tale approccio viene anche detto "con supervisione" supervisednel senso che lo schema di apprendimento opera sotto la supervisione fornita implicitamente dagli esempi di classificazione per i casi noti; tali esempi, per questo motivo, vengono anche detti training examples, ovvero "esempi per coin pool. L'estrazione dei dati vera e propria giunge quindi al termine di un processo che comporta numerose fasi: si individuano le fonti di dati; si crea un unico set di dati aggregati; si effettua una pre-elaborazione data cleaning, analisi esplorative, selezione, ecc.

I vari argomenti affrontati saranno accompagnati da esempi pratici e dal codice python necessario per la loro soluzione. Le ore di lezione frontale vengono svolte in coin pool, alternernando momenti teorici ad esercizi pratici.

Area riservata

Il software analitico utilizzato sarà Python, piattaforma open-source liberamente scaricabile dal web. Durante il corso verranno inoltre scaricati e installati pacchetti analitici aggiuntivi necessari per i diversi argomenti in studio. In aula viene fornita assistenza continua da parte del docente. L'esame consta di un progetto e di un colloquio orale.

Il progetto viene proposto dallo studente in base ai suoi interessi. In assenza di specifiche proposte, il progetto è proposto dal docente. Tali indagini sono coin pool ad accertare la capacità degli studenti di adattare i metodi studiati ai casi reali, comprendendone eventualmente le specificità. Il progetto deve essere accompagnato da una breve relazione che descriva i contenuti e le risultanze ottenute.

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La prova orale consta di un colloquio la cui prima domanda è sempre la discussione dei risultati del progetto. Durante l'esame orale lo studente deve mostrare comprensione dei metodi trattati a lezione, dei loro vantaggi e dei loro svantaggi. Il voto del progetto concorre in modo significativo alla determinazione del voto finale.

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Da individuare. Dispense e materiale didattico forniti dal docente, disponibili sul sito di e-learning. Potrebbe non essere ancora stato caricato o riferirsi ad insegnamenti che verranno erogati in futuro.

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