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 presenta le principali tecniche di analisi e mining delle opinioni e delle preferenze degli utenti sulla base di Big Data provenienti dal web o da altre sorgenti. Particolare enfasi viene posta sull'uso delle tecniche di text mining per la comprensione del significato emotivo dei testi prodotti dagli utenti sui social media. L'apprendimento sarà sostenuto da numerosi casi di studio sviluppati nel laboratorio SoBigData.eu.
Il modulo presenta le principali tecniche di analisi delle tracce che gli utenti lasciano come effetto delle interrogazioni ai motori di ricerca sul web (query log). Vengono discusse le principali applicazioni del web mining fra cui la profilazione degli interessi o delle attività degli utenti e l'uso dei query log per varie forme di nowcasting, ovvero previsione a breve di indicatori sociali, economici e culturali. L'apprendimento sarà sostenuto da numerosi casi di studio sviluppati nel laboratorio SoBigData.eu.
Il modulo ha lo scopo di fornire agli studenti gli strumenti e le conoscenze necessarie ad analizzare dati su larga scala provenienti da Online Social Networks. Nel modulo vengono presentati gli strumenti di analisi necessari, vengono poi illustrati i risultati ottenuti applicando tali strumenti a vari tipi di reti sociali. Tali strumenti vengono applicati ai due modi principali di rappresentare una OSN tramite grafi, considerando cioè il social e l’interaction graph.
Il modulo si propone di mostrare le principali tecniche di analisi dei dati spazio-temporali relativi al movimento di persone e veicoli al fine di comprendere la mobilità in un territorio. L'apprendimento sarà sostenuto da numerosi casi di studio sviluppati nel laboratorio SoBigData.eu.
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.
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