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Dmitry Zinoviev Data Science con Python, le…

Libro adottato a Bari, a.a. 2025/2026 · 3 canali

«Dmitry Zinoviev Data Science con Python, le…» è adottato per Elementi di Data Mining dal prof. Giuseppina Andresini (Informatica e Tecnologie dell'Informazione - Taranto – sede di Taranto, Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software – sede di Bari, Informatica – sede di Bari – Bari).

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Come lo indica il docente: Dmitry Zinoviev Data Science con Python. Dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati, Apogeo, 2017

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Programma e testi di ogni canale

Elementi di Data Mining – Prof. Giuseppina Andresini Canale unico

Corso di laurea: Informatica e Tecnologie dell'Informazione - Taranto – sede di Taranto · Laurea triennale (L-31) · esame facoltativo · Percorso standard · 6 CFU

Bari · Dipartimento di Informatica · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica e Tecnologie dell'Informazione - Taranto – sede di Taranto · 3º anno · 2º semestre ›

Charu – Data MiningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Richard – Introduzione al Data MiningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Vahid Mirjalili – Machine learning con PythonCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Dmitry Zinoviev Data Science con Python, le…questo libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Unsupervised machine learning: l'algoritmo k-means, analisi dei cluster, valutazione della qualità dei cluster. 2) Analisi di associazione. regola di associazione, itemset frequenti, principali esempi di pattern di associazione. 3) Mining data streams: Introduzione ai concetti preliminari sullo stream, gestione del cambiamento nei dati derivanti dallo stream, algoritmi per l’identificazione del cambiamento nello…

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1) Unsupervised machine learning: l'algoritmo k-means, analisi dei cluster, valutazione della qualità dei cluster. 2) Analisi di associazione. regola di associazione, itemset frequenti, principali esempi di pattern di associazione. 3) Mining data streams: Introduzione ai concetti preliminari sullo stream, gestione del cambiamento nei dati derivanti dallo stream, algoritmi per l’identificazione del cambiamento nello…

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