Il modulo si propone di fornire un’introduzione ai concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza, con approfondimenti sui modelli analitici e gli algoritmi più diffusi per il clustering, la classificazione e la scoperta di patterns, anche in riferimento alle nuove sorgenti di Big Data.
Il modulo mira innanzitutto a presentare le caratteristiche principali dei processi di innovazione nelle imprese e nelle istituzioni. Oltre ad alcuni cenni teorici di economia dell’innovazione, enfasi verrà posta sulla gestione dei processi innovativi (ruolo della R&S, dell’Open Innovation, ecc.). Verranno poi descritte le nuove opportunità di innovazione rese possibili dagli avanzamenti recenti nei processi di raccolta ed elaborazione di dati su vasta scala.
Questo modulo introduce le principali tecniche per l'analisi e il mining delle opinioni degli utenti generate principalmente nel web.
Il corso si focalizza principalmente su metodi di text mining applicati al testo generato nei social media e su tecniche di web mining. Usando dei query log di un motore di ricerca reale come caso di studio, gli studenti saranno guidati nello sviluppo di un insieme di metodologie per l'analisi di dati che ha lo scopo di creare la base di conoscenza necessaria a costruire un sistema di raccomandazione.
Il corso ha lo scopo di introdurre le principali tecniche di data mining e machine learning (incluso deep learning) per l'analisi di dati temporali, in particolare di time series e dati spazio-temporali relativi alla mobilita' umana. La presentazione delle nozioni sara' supportata da diversi casi di studio sviluppati dal laboratorio SoBigData.eu.
Il modulo ha l'obbiettivo di preparare gli studenti per la creazione di presentazioni appropriate dei dati e della conoscenza estratta attraverso strumenti e narrative multimediali.
Il modulo prima presenta le tecniche di visualizzazione per una presentazione efficace delle informazioni che derivano da sorgenti dati differenti: dati strutturati (relazionali, gerarchie e alberi), dati relazionali (social network), dati temporali, dati spaziali e dati spazio-temporali.
Il modulo prevede attività seminariali che riportano esperienze e casi di studio/uso di Big Data analytics e Social Mining da parte del laboratorio SoBigData.eu e delle aziende ed istituzioni partner del Master.
L'informazione che circola sul web e sui social networks e' sempre piu' di natura multimediale. La possibilita' di capire il contenuto e di cercare documenti multimediali su larga scala, specialmente in assenza di descrizioni testuali, e' diventata uno strumento strategico. Il modulo ha l'obbiettivo di presentare strumenti per analizzare ed estrarre informazione da dati multimediali, per cercarli in enormi database.
Il modulo prevede la descrizione della struttura di un motore di ricerca e di strumenti di Text Mining, analizzando le loro caratteristiche e limiti dal punto di vista computazionale, dei parametri precision/recall/F1, e di espressività delle interrogazioni supportate. Il modulo prevede anche una parte hands-on in cui si descriveranno e utilizzeranno alcuni ben noti strumenti open-source Python per il crawling e analisi di pagine web, l’annotazione semantica di testi (TagMe), e l’indicizzazione di collezioni documentali (ElasticSearch).
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