TEORIE, MODELLI E TECNICHE INFORMATICHE E DI ANALISI DEI DATI

6 CFU - 2° semestre

Docenti titolari dell'insegnamento

CESARE GAROFALO - Modulo TECNICHE DI ANALISI MONOVARIATA E MULTIVARIATA - SPS/07 - 3 CFU
Email: cesaregarofalo@yahoo.com
Edificio / Indirizzo: Palazzo Reburdone, Via V. Emanuele II, 8
Telefono: 095 281395 - 339 2984739
Orario ricevimento: Per appuntamento
GIOVANNI GIUFFRIDA - Modulo INTRODUZIONE AL DATA MINING - INF/01 - 3 CFU
Email: ggiuffrida@dmi.unict.it
Edificio / Indirizzo: Palazzo Reburdone, Viale Vittorio Emanuele 8 I Piano
Telefono: 095 70305265
Orario ricevimento: Mercoledì 10-13


Obiettivi formativi


Modalità di svolgimento dell'insegnamento


Prerequisiti richiesti



Frequenza lezioni



Contenuti del corso



Testi di riferimento


Altro materiale didattico



Programmazione del corso

TECNICHE DI ANALISI MONOVARIATA E MULTIVARIATA
 ArgomentiRiferimenti testi
11) nozioni basilari di matematica e logica propedeutiche alla programmazione informatica; Dispense del docente 
22) operazioni su vettori, matrici, fattori, liste, tabelle, data frame, mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
33) operazioni di lettura e scrittura su file esterni mediante in linguaggio R;Dispense del docente 
44) rappresentazioni grafiche dei dati mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
55) programmazione con R: definizioni di nuove funzioni, costrutti di controllo, costrutti condizionali e costrutti iterativi (if, ifelse, for, while, break, repeat, next); Dispense del docente 
66) statistica descrittiva univariata e bivariata mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
77) correlazione e regressione lineare mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
88) analisi delle componenti principali mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
99) cluster analysis mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
1010) network analysis mediante il linguaggio R;Dispense del docente 
INTRODUZIONE AL DATA MINING
 ArgomentiRiferimenti testi
1Dai dati all’informazione: Sistemi informativi e informatici; Dato e informazione; Organizzazione relazionale dei dati; Interrogazione; Sistemi di interrogazione evolutiAtzeni,Ceri,Paraboschi,Torlone, Basi di Dati,Modelli e linguaggi di interrogazione, terza edizione, McGraw-Hill 2002. • Albano-Ghelli-Orsini, Basi di Dati Relazionali e a Oggetti, Zanichelli, 1997Ullman, Basi di Dati e Basi di Conoscenza 
2Introduzione alla Computational Social Science; Nozioni di «Big Data» e Aritificial Intelligence; Concetti e cenni di algoritmi di «profilazione utente»; Social Networks e Social Network Analysis;slides fornite dal docente; Machine Learning: The Art and Science of Algorithms That Make Sense of Data, Peter Flach, Cambridge University Press; Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà. Viktor M 


Verifica dell'apprendimento


MODALITÀ DI VERIFICA DELL'APPRENDIMENTO

ESEMPI DI DOMANDE E/O ESERCIZI FREQUENTI



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