Course Syllabus
Obiettivi formativi
Data Science è la scienza dell'apprendimento dai dati (learning from data), o dell'analisi dei dati (data analysis).
Per approfondire la storia della Scienza dei Dati si consiglia la lettura di
Donoho, David. "50 years of data science." Journal of Computational and Graphical Statistics 26.4 (2017): 745-766
L'insegnamento eroga 12 CFU e si compone di due moduli:
- Data Mining (6 CFU)
- Statistical Learning (6 CFU).
Che differenza c'è tra Data Science, Data Mining e Statistical Learning? Nel suo blog Normal Deviate, il Prof. Larry Wasserman si chiese qualcosa di analogo:
What is the difference between these two fields? The short answer is: None. They are both concerned with the same question: how do we learn from data?
Gli obiettivi formativi dei due moduli sono riportati nei rispettivi syllabus.
Contenuti sintetici
I contenuti sintetici dei due moduli sono riportati nei rispettivi syllabus.
Programma esteso
Il programma esteso dei due moduli è riportato nei rispettivi syllabus.
Prerequisiti
Si consiglia la conoscenza degli argomenti trattati nei corsi Probabilità e Statistica Computazionale M e Statistica Avanzata M.
Metodi didattici
I metodi didattici dei due moduli sono riportati nei rispettivi syllabus.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per il superamento dell'esame lo studente deve superare la prova prevista per ciascun modulo.
Superate le prove d'esame previste dai singoli moduli, il voto ottenuto dallo studente è determinato in base alla media aritmetica dei voti ottenuti nei singoli moduli arrotondata con il metodo ‘go to the even digit’ (si veda l'help della funzione R "round").
Le modalità di verifica dell'apprendimento dei due moduli sono riportate nei rispettivi syllabus.
Testi di riferimento
I testi di riferimento dei due moduli sono riportati nei rispettivi syllabus.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo e secondo semestre.
Lingua di insegnamento
Le lezioni si svolgono in Italiano, tuttavia i libri di testo sono in lingua Inglese.
Learning objectives
The course is composed by two modules
- Data Mining (6 CFU)
- Statistical Learning (6 CFU)
Learning objectives of the two modules are available in the corresponding syllabus.
Contents
The contents of the two modules are available in the corresponding syllabus.
Detailed program
The detailed program of the two modules are available in the corresponding syllabus.
Prerequisites
Knowledge of topics covered in the courses Probability and Statistics M and Advanced Statistics M is highly recommended.
Teaching methods
Teaching methods of the two modules are available in the corresponding syllabus.
Assessment methods
Assessment methods of the two modules are available in the corresponding syllabus.
Textbooks and Reading Materials
Textbooks and Reading Materials for the two modules are available in the corresponding syllabus.
Semester
First and second semester.
Teaching language
The lessons are held in Italian, but textbooks are in English.