Il corso ha lo scopo di introdurre temi generali legati all’area della Data Science. Verranno in particolare discusse le diverse fasi comunemente incluse in una pipeline di data science -- la raccolta, gestione, analisi e visualizzazione dei dati
Acquisire familiarità con gli elementi di base della Data Science quali Big Data, Large Scale Architectures, Data Intensive Programming, Internet of Things e Intelligenza Artificiale
Il corso ha lo scopo di presentare allo studente strumenti di base legati alle diverse fasi incluse in una comune pipeline di data science, che va dalla raccolta e gestione dei dati, all'analisi allo scopo di estrarre informazione da essi, fino alla visualizzazione del risultato per presentarlo anche ad utenti non esperti.
Alla fine del corso, lo studente avrà acquisito familiarità con le varie fasi, ed esperienza pratica grazie alle esperienze di laboratorio (in Python) e al progetto finale.
Programmazione Fondamenti di analisi, statistica e algebra lineare
Lezioni frontali Esercitazioni di laboratorio
Lucidi, lezioni registrate e note messe a dispozione dai docenti Introduzione alla Programmazione in Python - Apogeo Big Data Analysis - Apogeo
Ricevimento: Ricevimento su appuntamento da concordare via email (nicoletta.noceti@unige.it)
NICOLETTA NOCETI (Presidente)
GIORGIO DELZANNO
VITO PAOLO PASTORE (Presidente Supplente)
FRANCESCA ODONE (Supplente)
Febbraio 2021
L'esame consiste nello svolgimento di un progetto su un argomento a scelta dello studente, concordato con il docente. I risultati del progetto dovranno essere riassunti in una relazione scritta (in italiano o inglese a scelta dello studente) ed esposti durante la prova orale con il supporto di una presentazione.
Lo studente dovrà dimostrare di aver compreso gli aspetti fondamentali legati alla data science. Inoltre la stesura della relazione del progetto avrà lo scopo di valutare le capacità di espressione e sintesi dello studente.
