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Vercellis – Business intelligence

Libro adottato a Politecnico di Milano, Urbino, a.a. 2026/2027 · 4 canali

«Vercellis – Business intelligence» è adottato per Machine Learning dal prof. Carlotta Orsenigo (Biomedical Engineering, Management Engineering – Politecnico di Milano); per Model Identification And Machine Learning [I.C.] dal prof. Carlotta Orsenigo (Biomedical Engineering – Politecnico di Milano); per Metodi Quantitativi per il Management dal prof. Luciano Stefanini (Economia, management e finanza – Urbino).

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Come lo indica il docente: C. Vercellis, Business intelligence: data mining and optimization for decision making, Wiley, Anno edizione: 2009 · Carlo Vercellis, "Business Intelligence: modelli matematici e sistemi per le decisioni", McGraw Hill, 2006

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Machine Learning – Prof. Carlotta Orsenigo Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering · Laurea triennale · 1º anno · 1º semestre · Clinical engineering · 10 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 10 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering · 1º anno · 1º semestre ›

Vercellis – Business intelligencequesto libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Testi consigliati (facoltativi)

Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Alpaydin – Introduction to Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Geron – Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and TensorflowCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduction to Machine Learning Motivations of machine learning. Machine learning, artificial intelligence and big data. Applications of machine learning. Representation of input data. Machine learning process. Exploratory data analysis Data validation and cleansing, outlier and missing values detection. Data transformation. Data reduction. Sampling. Feature selection. Features extraction by filtering.

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Model Identification And Machine Learning [I.C.] – Prof. Carlotta Orsenigo Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering · Laurea triennale · 1º anno · 1º semestre · 12 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 12 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering · 1º anno · 1º semestre ›

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Testi consigliati (facoltativi)

Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Geron – Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and TensorflowCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduction to Machine Learning Motivations of machine learning. Machine learning, artificial intelligence and big data. Applications of machine learning. Representation of input data. Machine learning process. Exploratory data analysis Data validation and cleansing, outlier and missing values detection. Data transformation. Data reduction. Sampling. Feature selection. Features extraction by filtering.

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Metodi Quantitativi per il Management – Prof. Luciano Stefanini Canale unico

Corso di laurea: Economia, management e finanza · Laurea magistrale (LM-77) · 1º anno · 2º semestre · 8 CFU

Urbino · Dipartimento di Economia, Società, Politica · 8 CFU · apri nel catalogo · Economia, management e finanza · 1º anno · 2º semestre ›

Bellenzier – Metodi Quantitativi per il ManagementCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026

1a. (alternativo a 1.) Carlo Vercellis, "Ottimizzazione

Metodi applicazioniCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli 1, 2, 3, 5, 6, 8, 9, 10Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026

Non frequentanti · 1a. (alternativo a 1.) Carlo Vercellis, "Ottimizzazione

Vercellis – Business Intelligencequesto libroCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli 1, 2, 3 (lettura), 4, 5 (lettura), 6, 7, 10 (fino a 10.3 incluso), 12 (lettura), 14, 15Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale distribuito dal docente e disponibile sulla piattaforma Blended Learning dell'Ateneo.
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Machine Learning – Prof. Carlotta Orsenigo Canale unico

Corso di laurea: Management Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU / 2º anno · 1º semestre · DIGITAL BUSINESS INNOVATION · 5 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Management Engineering · 1º semestre ›

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Testi consigliati (facoltativi)

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Alpaydin – Introduction to Machine LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Geron – Hands-On Machine Learning With Scikit-Learn and TensorflowCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduction to Machine Learning Motivations of machine learning. Machine learning, artificial intelligence and big data. Applications of machine learning. Representation of input data. Machine learning process. Exploratory data analysis Data validation and cleansing, outlier and missing values detection. Data transformation. Data reduction. Sampling. Feature selection. Features extraction by filtering.

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