Data Mining

I formidabili progressi della potenza di calcolo, della capacità di acquisizione e memorizzazione dei dati e di connettività hanno creato quantità di dati senza precedenti. Il data mining, ovvero la scienza dell’estrazione di conoscenza da tali masse di dati, si è quindi affermato come ramo interdisciplinare dell’informatica. Le tecniche di data mining sono state applicate a molti problemi in ambito industriale, scientifico e sociale, e si ritiene che avranno un impatto sempre più profondo sulla società. L’obiettivo del corso è quello 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; una rassegna delle tecniche avanzate per il mining delle nuove forme di dati; una rassegna delle principali aree applicative e di casi di studio paradigmatici.

Dino Pedreschi      Tel. 0502212752

- Concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza - Preprocessing ed analisi esplorativa dei dati - Pattern frequenti e regole associative - Classificazione: alberi di decisione e metodi Bayesiani - Clustering: metodi basati su partizione, gerarchici, basati su densità - Esperimenti analitici con strumenti di data mining

Fosca Giannotti    

- Mining di serie temporali e dati spazio-temporali - Mining di dati sequenziali, mining di grandi grafi e reti - Tecniche avanzate di associazione, correlazione and pattern frequenti - Tecniche avanzate di classificazione, clustering e outlier detection - Analitica visuale - Linguaggi, standard e architetture dei sistemi di data mining - Impatto sociale del data mining - Data mining e protezione della privacy - Applicazioni: Grande distribuzione, Marketing, CRM, Industria delle telecomunicazioni, Analisi finanziaria, analisi di rischio, Rilevamento di frodi, Pubblica amministrazione e sanità, Mobilità e trasporti