Unit I

• Slide, dispense, notebook, dataset ed esercitazioni forniti dal docente durante il corso e resi disponibili sulla piattaforma didattica.
• Materiale integrativo costituito da articoli scientifici e documentazione tecnica selezionati dal docente.

Argomenti del programma: Introduzione alla Data Science e al processo di analisi dei dati Il ruolo dei dati nei processi decisionali La pipeline di analisi dei dati Introduzione ai sistemi complessi Acquisizione, gestione e preparazione dei dati Raccolta e integrazione dei dati Dati strutturati e non strutturati Qualità dei dati e preprocessing Basi di dati relazionali e SQL Programmazione per la Data Analysis Introduzione a R Introduzione…

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II N/D Modulo: UNIT I Parte I: Introduzione - Concetti di base - Storia dei sistemi operativi - Relazione tra sistemi operativi e hardware - Struttura dei sistemi operativi Parte II: Gestione dei processi - Processi - Pianificazione della CPU - Thread Parte III: Sincronizzazione dei processi - Strumenti di sincronizzazione - Esempi di sincronizzazione - Deadlock Parte IV: Gestione della memoria -…

• I primi tre libri coprono la parte di base di machine learning. Gli altri due coprono la parte di Deep Learning.

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II Programma di massima Introduzione: Che cosa è l'apprendimento automatico (machine learning, ML)? Dai sistemi basati su regole a prendere decisioni tramite apprendimento I tipi di problemi che può risolvere ML Statistica di base, Riassunto di Algebra Lineare e Teoria delle Probabilità The curse of dimensionality e l'assunzione che i dati siano su una varietà Distribuzione normale multivariata,…