Il corso illustra i concetti base della Business Analytics con particolare riferimento agli approcci per la modellistica statistica dei dati e l’analisi predittiva, utilizzando metodologie basate sul machine learning per la soluzione di problemi applicativi e per il supporto alle decisioni in ambito industriale, gestionale ed economico.
Il corso illustra i concetti di base della Business Intelligence (BI) con particolare riferimento agli aspetti di Analytics e Data Mining, ovvero alla possibilità di utilizzare metodi analitici e di reportistica per il supporto alle decisioni aziendali. Lo studente acquisirà sia le capacità di base per il progetto di un sistema di BI, sia la capacità di valutare criticamente l’analisi di dati effettuata con strumenti di Data Mining. Durante il corso sono previsti alcuni interventi che illustreranno casi reali di applicazione della BI in azienda.
Conoscenze di base di statistica, probabilità, analisi e rappresentazione dei dati.
Conoscenza di base del linguaggio di programmazione Python o similari.
Il corso alterna lezioni frontali con sessioni di esercitazioni pratiche al calcolatore utilizzando strumenti di analisi dati (ad es. Scikit-learn) basati sul linguaggio di programmazione Python.
Richiami di statistica multivariata e di elementi di teoria della decisione
Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics
Modelli supervisionati e non supervisionati
Association Pattern Mining
Cluster Analysis
Metodi basati su regole e alberi di decisione
Metodi basati su kernel
Cenni alle reti neurali
Cenni ai metodi per dati strutturati e semistrutturati
Metodi di valutazione dei modelli
Applicazioni e casi di studio
Materiale fornito dal docente durante le lezioni.
Per approfondimenti:
C.C.Aggarwal, Data mining: the textbook. Springer, 2015.
M.J.Zaki, M.Wagner Jr., Data Mining and Machine Learning: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2019.
T.Hastie, R.Tibshirani, J.Friedman, The Elemsnts of Statistical Learning, Springer, 2009 (2nd Ed.)
Ricevimento: Su appuntamento, tramite e-mail
DAVIDE ANGUITA (Presidente)
LUCA DEMETRIO
LUCA ONETO
Esame orale. Lo studente svilupperà in autonomia (singolarmente o in cooperazione con altri studenti) un caso di studio a scelta, tra quelli proposti dal docente, utilizzando le metodologie illustrate durante il corso. L’esame orale verterà sulla discussione del caso di studio.
