Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
INFORMATICA ORD. 2014


6

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 34 0 16 102

Periodo

AnnoPeriodo
I anno2 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Italiano

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
27/02/201709/06/2017

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
affine/integrativo Nessun ambitoSECS-S/016


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof.ssa GUOLO ANNAMARIASECS-S/01Dipartimento di Scienze Statistiche

Altri Docenti

Non previsti.

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste.

Bollettino

Conoscenze di Informatica di base, Basi di Dati

Il corso intende fornire una panoramica sui concetti e sulle metodologie per l’analisi di dati, nonché sugli strumenti necessari per una valutazione critica dei risultati conseguiti.

Il corso prevede lezioni frontali e laboratori con analisi di dati reali tramite l’utilizzo dell’ambiente di programmazione R.

- Introduzione al corso: l’analisi dei dati come strumento di supporto per le decisioni. Motivazioni e contesto per il data mining. - Modelli previsivi lineari e lineari generalizzati - Metodi di classificazione: regressione logistica, analisi discriminante lineare e generalizzazioni - Validazione incrociata - Tecniche di scelta fra modelli e regolarizzazione - Modelli non lineari: regressione semiparametrica e non parametrica - Metodi basati su alberi

Scritta/Pratica (con eventuale progetto)

Le prove d'esame sono finalizzate a valutare le conoscenze acquisite da ciascuno studente ed il loro utilizzo per l’analisi di un insieme di dati.

Azzalini A., Scarpa B., Analisi dei dati e data mining. : Springer, 2004 Azzalini A., Scarpa B., Data analysis and data mining. : Oxford University Press, 2012 Gareth, J., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. : Springer, 2013

Libri di testo. Materiale didattico fornito dal docente e reso disponibile tramite la piattaforma Moodle.