RSPC24 - SOCIAL DATA SCIENCE

L’insegnamento si propone di fornire allo studente gli strumenti per estrarre informazioni rilevanti da grandi moli di dati, con particolare attenzione all'apprendimento statistico sia in
contesto predittivo che non (apprendimento supervisionato e non). Inoltre il corso persegue l’obiettivo di fornire agli studenti i concetti relativi ai metodi per l’analisi e la descrizione di dati testuali. Il text mining è una delle tecniche di analisi dati che ha tratto più benefici dal progredire delle tecniche per la raccolta di dati online e dallo sviluppo del web. Infatti, i dati in forma di testo sono estremamente importanti per tutta una serie di analisi, dalla ricerca ed estrazione d'informazione, alla classificazione automatica di un testo, all'estrazione di concetti.
Le esercitazioni riguarderanno l’applicazione delle tecniche e metodologie introdotte attraverso l’utilizzo del linguaggio statistico R.

RISULTATI DELL'APPRENDIMENTO ATTESI Conoscenza e capacità di comprensione
1. Comprensione della natura dei dati multivariati e dei dati testuali e delle metodologie statistiche per il loro trattamento. .
2. Comprensione e capacità di spiegare i concetti base degli algoritmi per l’estrazione di informazioni da basi di dati multivariati e testuali.
3. Capacità di applicare i principi di ragionamento statistico nell'elaborazione e nell'interpretazione dei risultati derivanti da analisi di dati reali
4. Capacità di utilizzare il software R per l’analisi statistica
Autonomia di giudizio
- Apprendere i concetti logici e statistici che sono indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione di dati multivariate e testuali derivanti da diverse fonti.
Abilità comunicative
- Imparare la terminologia e le tecniche statistiche per comunicare o discutere correttamente i risultati dell'analisi dei dati multivariati e testuali.