Il materiale di supporto alle sessioni di lavoro verrà reso disponibile sulla pagina Moodle del corso.
Indicazioni sui manuali che fanno uso di R per la Data Science verranno fornite durante il corso.
Obiettivi Formativi
L'obiettivo del corso è fornire conoscenze e competenze di base nell'ambito della Data Science. Le sessioni di laboratorio con R mirano ad applicare alcune delle metodologie presentate a lezione ed evidenziare le problematiche operative legate alle applicazioni sui dati.
Prerequisiti
Si presume che gli studenti abbiano familiarità con la statistica descrittiva e con la statistica inferenziale di base, argomenti trattati nel corso B018993-STATISTICA.
Metodi Didattici
Lezioni frontali e sessioni di laboratorio.
Altre Informazioni
Per accedere alla pagina Moodle del corso è necessario chiedere alla docente di essere autenticati, scrivendo una e-mail dal proprio indirizzo istituzionale UNIFI.
Modalità di verifica apprendimento
L'esame sarà orale. Le domande riguarderanno l'intero programma. Vengono valutati: il livello di comprensione dei vari argomenti, le capacità di presentazione e la padronanza del linguaggio tecnico relativo al contesto di interesse.
L'esame richiede inoltre di spiegare il contenuto di uno o più script (senza commenti) eseguiti durante le sessioni di laboratorio e di commentare i risultati. Un esempio di script R senza i commenti è disponibile nella pagina Moodle.
Programma del corso
Introduzione alla Data Science. Big data. Data wrangling e analisi esplorativa dei dati. Visualizzazione dei dati. Classificazione delle metodologie. Alcuni esempi di metodi supervisionati e non supervisionati. Introduzione a R e uso di R per la Data Science.