Programma

L'insegnamento risulta articolato nell'analisi dei seguenti argomenti
-Introduzione all'analisi dei dati- Matrici di dati- Strumenti per la sintesi di dati multidimensionali: indici statistici e rappresentazioni grafiche- Misure di distanza ed indici di similarità- Tecniche statistiche multidimensionali: analisi in componenti principali, cluster analysis e alberi di classificazione.

Testi Adottati

MARY FRAIRE E ALFREDO RIZZI - ANALISI DEI DATI PER IL DATA MINING - ED. 2011 - CAROCCI EDITORE.

Modalità Frequenza

Non è necessaria ma fortemente consigliata la frequenza.

Modalità Valutazione

Il raggiungimento degli obiettivi dell’insegnamento è certificato mediante il superamento di un esame con valutazione in trentesimi. L’esame prevede una prova scritta ed una prova orale che possono aver luogo in giorni diversi. La prova scritta è propedeutica alla prova orale. Ciascuna prova è valutata in trentesimi e si intende superata con un voto minimo di 18/30. Il voto finale è dato dalla media dei voti riportati in ciascuna prova. La prova scritta, della durata di circa 90 minuti, è finalizzata ad accertare il livello di conoscenza e la capacità di comprensione degli argomenti indicati nel programma, la padronanza degli strumenti analitici e la capacità di applicare le conoscenze teoriche acquisite. La prova orale, della durata di 25 minuti circa, consiste in un colloquio, con domande e discussione sui contenuti teorici e metodologici indicati nel programma. Si valuteranno in particolar modo la capacità di applicare correttamente i metodi trattati, il rigore e la capacità espositiva.