Data Mining


C.d.L.: Scienze e Tecnologie Informatiche

Insegnamento: 6 crediti - Complementare

Semestre: II (Marzo - Giugno)

Docente:

Prof. Matteo Golfarelli
Studio 15 - Scienze dell'Informazione - Via Sacchi 3, Cesena
Tel: +39 0547 338 862
Fax: +39 0547 338 890
E-mail: nome.cognome@unibo.it

Con il termine Data Mining si intende un insieme di tecniche e strumenti usati per esplorare grandi database, con lo scopo di individuare/estrarre informazioni/conoscenze significative, in modo da renderle disponibili ai processi decisionali. Questo corso vuole fornire i fondamenti della disciplina, focalizzando lo studio sulle più importanti tecniche di Data Mining attualmente impiegate (estrazione automatica di pattern frequenti, associazioni, sequenze e anomalie, modelli predittivi, ecc.). Il settore sta avendo grande sviluppo a causa della crescita del valore strategico dell'informazione, della crescente concorrenza e dell'accumulo di sempre più grandi volumi di dati all'interno di basi di dati strutturate e non strutturate. Il corso sarà composto da lezioni teoriche seguite da esercitazioni in laboratorio dove, utilizzando strumenti ad-hoc, saranno messe in pratica le tecniche studiate nella teoria.

Programma Materiale didattico Modalità d'esame Date e Orari Prove d'esame e Risultati


Finalità del corso

Il corso si propone di fornire conoscenze approfondite sulle tecniche di Data Mining e sulle modlità di gestione di un progetto in questo settore. Nell'ambito del corso saranno svolte anche esercitazioni sul sistema per il Data Mining Weka al fine di fornire allo studente quelle competenze teorico-pratiche necessarie a operare autonomamente in questo settore.

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Programma del corso

  1. Introduzione al Data Mining
  2. Comprendere e preparare i dati
  3. Le tecniche di data mining
  4. Interpretazione e validazione dei risultati
  5. Esercitazioni in laboratorio con il software Weka
N.B. Alcuni file .arff sono stati rinominati come .csv per evitare problemi di download. Per un corretto caricamento in weka è necessario cambiarne nuovamente l'estensione

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Materiale didattico

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Modalità d'esame

L'esame consta di una prova orale. Le date d'esame possono essere concordate singolarmente con il docente.

La realizzazione di un elaborato è opzionale e fornirà punti addizionali per il voto finale. L'elaborato, da concordarsi con il docente, consiste nell'implementazione di un algoritmo di data mining tra quelli disponibili in letteratura.

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Date e Orari A.A.11-12

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