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Struttura del corso
Sorgenti dei metodi
- Intelligenza artificiale
- Apprendimento automatico
- Statistics
- Sorgenti dei dati
Pre-elaborazione dei dati
- Import/Esport dati
- Esplorazione e visualizzazione dei dati
- Riduzione della dimensionalità
- Gestione dei valori mancanti
- Pacchetti R
Principali compiti del data mining
- Analisi automatica o semiautomatica di grandi quantità di dati
- Estrazione di pattern interessanti precedentemente sconosciuti
- gruppi di record di dati (analisi dei cluster)
- record anomali (rilevamento delle anomalie)
- dipendenze (mining delle regole d'associazione)
Data mining
- Rilevamento di anomalie (rilevazione degli outlier/cambiamenti/deviazioni)
- Apprendimento delle regole d'associazione (modellizzazione delle dipendenze)
- Cluster analysis
- Classificazione
- Regressione
- Riepilogo
- Mining dei pattern frequenti
- Analisi del testo
- Alberi decisionali
- Regressione
- Neural Networks
- Mining di sequenze
- Mining dei pattern frequenti
Data dredging, data fishing, data snooping
Requisiti
Good R knowledge.
14 ore
Recensioni (1)
Very tailored to needs.