Data mining: regole associative

Data mining: regole associative

Overview

Dovendo identificare l’evento che ha sancito la nascita della data science, l’introduzione delle regole associative sarebbe certamente un ottimo candidato: i paper Rakesh Agrawal che le hanno introdotte sono tra i più citati di tutta la computer science. Le regole associative non fanno altro che descrivere il passato per trovare informazioni comportamentali che potremo usare in futuro, e lo fanno con intuizioni semplici ma acute, che sfruttano al massimo il potere computazionale che è esploso negli ultimi 20 anni.

Descrizione

Obiettivo del corso è fornire la base sottostante a qualsiasi tecnica di analisi dei dati e di estrazione della conoscenza mediante la ricerca di pattern frequenti e di regole associative; l’analisi si svolge all’interno di basi di dati transazionali (es. carrelli della spesa, log web), e costituisce applicazioni classiche come la market basket analysis o il web usage mining. Il corso prevede: – Illustrazione delle principali differenze tra rappresentazione relazionale e rappresentazione transazionale del dato. – Descrizione dei principali algoritmi di estrazione regole associative. – Discussioni su complessità computazionale e spazio dei risultati. – Metodi di valutazione e validazione dei risultati. – Applicazioni pratiche.

Il progetto è strutturato sui bisogni formativi e di aggiornamento professionale di data analyst e computer scientist che vogliono intraprendere il percorso di data scientist. Si impareranno sia gli aspetti più modellistici che quelli puramente computazionali, imparando a trovare il giusto trade-off tra complessità analitica e risorse a disposizione.

Prerequisiti: conoscenze matematico-statistiche di base e conoscenza del software R.

Durata del corso

8 ore

Docente del corso

Pennacchioli

Data del corso

In fase di definizione: ti informeremo con anticipo riguardo alle date effettive

Costo del corso

550,00 (il pagamento effettivo avverrà solo al raggiungimento minimo di partecipanti)

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