2. Tecniche di Analisi dei Big Data

Informazioni sul corso

Modulo 1: Tecniche di Data Mining

• In questa parte del modulo, gli studenti esploreranno le tecniche di Data Mining utilizzate per estrarre informazioni utili da grandi volumi di dati. Verranno trattati gli algoritmi principali, come clustering, classificazione e associazione, e come applicarli a diverse tipologie di dati. Gli studenti impareranno a identificare pattern e tendenze che possono guidare decisioni aziendali strategiche.

Modulo 2: Analisi esplorativa dei dati

• Questo argomento si concentra sull’analisi esplorativa dei dati (EDA), una fase preliminare del processo di analisi dei dati. Gli studenti apprenderanno come utilizzare tecniche statistiche e grafiche per esplorare e riassumere le caratteristiche principali dei dati. L’obiettivo è scoprire anomalie, testare ipotesi e verificare assunzioni preliminari, facilitando una comprensione più profonda dei dataset.

Modulo 3: Visualizzazione dei dati

• La parte finale del modulo si dedica alla visualizzazione dei dati, un aspetto cruciale per comunicare efficacemente le informazioni estratte dai Big Data. Gli studenti impareranno a utilizzare strumenti e tecniche di visualizzazione per creare grafici, dashboard e report interattivi. Verranno presentate le best practices per rendere le visualizzazioni chiare, informative e di impatto, supportando così il processo decisionale basato sui dati