Informazioni sul corso

CFU: 4 (32 ore)

Docente: Andrea Manno

Bio del docente: Andrea Manno è Ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica dell'Università degli Studi dell'Aquila, dove eroga il corso di Data Driven Decision. È docente del Master Mobile e Web Technologies dall'anno 2020. La sua ricerca verte sullo sviluppo di algoritmi di addestramento per il Machine Learning.

Obiettivi: Il corso si propone di introdurre i discenti all'utilizzo dei moduli Python efficienti per la Data Science.

Prerequisiti: È auspicabile (ma non obbligatoria) una conoscenza di base della programmazione in Python.

Contenuti:

  • Programmare in Python. Moduli Python per la Data Science
  • Input e Output in Python
  • Exploratory data analysis e visualizzazione di dati
  • Acquisizione di dati sul web: introduzione al web scraping in Python
  • Data wrangling: cleaning, reduction, transformation e preprocessing
  • Introduzione al Machine Learning

Capacità indotta dal corso: Il discente, alla fine del corso, sarà in grado di utilizzare in maniera efficiente gli strumenti di Python per la Data Science, con un attenzione particolare per dataset di grandi dimensioni. Il discente sarà, inolte, in grado di padroneggiare i principali strumenti di base del Machine Learning.

Metodi didattici: Il corso è teorico/pratico. I concetti teorici acquisiti durante il corso vengono infatti concretizzati tramite l'applicazione degli stessi su di un progetto in ambito Data Science.

Verifica dell'apprendimento: L'apprendimento viene verificato tramite l'elaborazione di un progetto di gruppo ed una presentazione dello stesso.

Piano Formativo