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, la gestione, l'analisi e visualizzazione dei dati
Acquisire familiarità con una pipeline di data science, approfondendone le diverse fasi dal punto di vista teorico e pratico.
L'insegnamento ha lo scopo di presentare 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.
Obiettivi finali dell'insegnamento sono l'acquisizione di familiarità teorica e pratica con le diverse fasi di una pipeline di data science, che viene messa in pratica nello sviluppo del progetto finale
Programmazione Fondamenti di analisi, statistica e algebra lineare
Le lezioni frontali saranno accompagnate da esercitazioni di laboratorio
Il corso coprirà i seguenti argomenti:
Lucidi e materiale di laboratorio messi a disposizioni dai docenti.
Ulteriore materiale di supporto verrà eventualmente fornito di volta in volta.
Ricevimento: Su appuntamento.
LUCA CALATRONI (Presidente)
In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio dei Corsi di Studio in Informatica: https://corsi.unige.it/corsi/8759/studenti-orario
L'esame consiste in due parti:
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/8759/studenti-disabilita-dsa
Lo studente dovrà dimostrare di aver compreso gli aspetti fondamentali legati alla data science. In entrambe le valutazioni dell'esame, si terrà conto della chiarezza espositiva, della completezza dei concetti, della qualità delle soluzioni proposte e del pensiero critico.
Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare il docente.
