L'insegnamento 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.
Lo studente acquisirà capacità progettuali di analisi dati in campi applicativi industriali e gestionali. In particolare lo studente sarà in grado di progettare un sistema di analisi predittiva e valutarne le prestazioni.
Conoscenze di base di statistica, probabilità, analisi e rappresentazione dei dati.
Conoscenza di base del linguaggio di programmazione Python o similari.
L'insegnamento 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
ANTONIO EMANUELE CINA' (Presidente)
LUCA ONETO
DAVIDE ANGUITA (Presidente Supplente)
LUCA DEMETRIO (Presidente Supplente)
https://corsi.unige.it/corsi/8734/studenti-orario
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.
