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Kamber – Data Mining

Libro adottato a Pisa, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Kamber – Data Mining» è adottato per Informatica Industriale e Process Analytics dal prof. Davide Aloini (Ingegneria Gestionale – sede di Pisa – Pisa); per Meet - Gestione dei Big Data dal prof. Pietro Ducange (Medicina e Chirurgia – sede di Pisa – Pisa).

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Come lo indica il docente: Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 4th ed., 2022 · J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 3rd ed., 2011 Papers on the different algorithms described during the course Slides of the lectures

Titolo
Data mining
Autori
Jiawei Han
Editore
Morgan Kaufmann, 2012
ISBN
9780123814791

Chi lo adotta

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale fornito dal docente

Argomenti del programma: - Introduzione al data mining e al processo di estrazione di conoscenza dai dati - Fondamenti di programmazione in Python - Introduzione al data preprocessing - Cenni agli algoritmi di data mining predittivi e descrittivi: classificazione e clustering - Cenni alle librerie Python per il processo di data mining: numpy, pandas, matplotlib, sklearn - Fondamenti di Operational Intelligence per la gestione dei processi…

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Slide e materiale didattico forniti dal docente.
  • Articoli scientifici e altro materiale di approfondimento distribuiti durante il corso.

Argomenti del programma: - Introduzione ai Big Data: caratteristiche, ciclo di vita e principali ambiti applicativi. - Introduzione al Cloud Computing e ai database relazionali e NoSQL. - Introduzione al Data Mining e al processo di estrazione della conoscenza dai dati. - Rappresentazione, esplorazione e pre-elaborazione dei dati: selezione delle caratteristiche, riduzione della dimensionalità, normalizzazione e campionamento.

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