CODICE 86798 ANNO ACCADEMICO 2019/2020 CFU 6 cfu anno 1 INGEGNERIA INFORMATICA 8733 (LM-32) - GENOVA 6 cfu anno 1 COMPUTER SCIENCE 10852 (LM-18) - GENOVA 6 cfu anno 2 COMPUTER SCIENCE 10852 (LM-18) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/05 LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 1° Semestre MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE Nell'era dell'informazione qualunque sistema o dispositivo genera una qualche forma di dati per scopi diagnostici o di analisi. Il corso dettaglia le tecniche di base per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati allo scopo di ricavarne informazioni e nuova conoscenza per il supporto alle decisioni. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Students will be provided with advanced skills related to data analysis. Students will learn insights on data mining methodologies and specificapplications of these methodologies to particular data organization. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze acquisite ad un caso di studio ricavando il modello del fenomeno che ha generato i dati in esame. MODALITA' DIDATTICHE Il corso alterna lezioni frontali con sessioni di esercitazioni pratiche al calcolatore in linguaggio MATLAB. PROGRAMMA/CONTENUTO Introduction Data, Uncertainty and Learning Problems Data preprocessing and Exploratory Data Analysis Association Mining Statistical inference Naïve methods Rule based methods Linear methods Kernel methods Advances in kernel methods Neural networks TESTI/BIBLIOGRAFIA C.C.Aggarwal, "Data Mining - The textbook", 2015 T.Hastie, R.Tibshirani, J.Friedman, "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction", 2009. M.R.Berthold, C.Borgelt, F.Hoppner, F.Klawonn, "Guide to Intelligent Data Analysis", 2010. DOCENTI E COMMISSIONI DAVIDE ANGUITA Ricevimento: Su appuntamento, tramite e-mail LUCA ONETO Ricevimento: Su appuntamento, tramite e-mail Commissione d'esame DAVIDE ANGUITA (Presidente) LUCA ONETO (Presidente) SANDRO RIDELLA LEZIONI Orari delle lezioni DATA ANALYSIS AND DATA MINING ESAMI MODALITA' D'ESAME Orale MODALITA' DI ACCERTAMENTO Lo studente svilupperà un caso di studio applicando le tecniche apprese ad un dataset di propria scelta. Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 13/02/2020 09:00 GENOVA Esame su appuntamento 31/07/2020 09:00 GENOVA Esame su appuntamento 17/09/2020 09:00 GENOVA Esame su appuntamento