L'insegnamento incoraggia gli studenti ad applicare metodi, algoritmi e tecnologie di machine learning, calcolo distribuito e data warehousing in un progetto di analisi predittiva, sviluppato in autonomia dagli studenti.
Apprendere come lavorare su un progetto di analisi predittiva, utilizzando metodi, algoritmi e tecnologie di machine learning, calcolo distribuito e data warehousing.
Al termine del corso, lo studente/la studentessa sarà in grado di:
APPLICARE metodi, algoritmi e tecnologie di machine learning, calcolo distribuito e data warehousing in un progetto reale di analisi predittiva.
Fondamenti di Machine Learning, Calcolo Distribuito, Data Warehousing
Lezioni frontali e progetto individuale.
A seconda degli esami superati nel primo semestre, potrai lavorare su un progetto di analisi predittiva a tua scelta oppure su un progetto assegnato da uno dei docenti.
Il materiale verrà reso disponibile su Aulaweb.
Ricevimento: Appointment through email
ALESSANDRO VERRI (Presidente)
In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica: https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-orario
Esame orale su appuntamento.
Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-disabilita-dsa
Attraverso un progetto autonomo, verrà valutata la capacità dello studente di combinare e applicare le conoscenze acquisite nei corsi di Machine Learning, Distributed Computing e Data Warehousing su un progetto concreto di predictive analytics.
Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare il docente.
