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Prof. Anna Monreale

Università di Pisa · Dipartimento di Informatica · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Anna Monreale

Materie del prof. Anna Monreale

Data Mining Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 9 CFU

Pisa · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre ›

Pang-Ning Tan – Introduction to Data MiningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • I capitoli 4, 6, 8 sono disponibili sul sito del publisher. – Chapters 4,6 and 8 are also available at the publisher's Web site.

Argomenti del programma: - Concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza - Preprocessing ed analisi esplorativa dei dati - Classificazione: alberi di decisione, metodi Bayesiani, Tecniche avanzate di classificazione - Clustering: metodi basati su partizione, gerarchici, basati su densità - Pattern frequenti, pattern sequenziali e regole associative - Time series analysis - Outliers Detection - Ethics

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Economic, Legal, Management, Social Aspects Of Digital Health Canale unico

Corso di laurea: Informatics for Digital Health – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · annuale · 12 CFU

Pisa · Dipartimento di Informatica · 12 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Gestione delle operazioni sanitarie - Organizzazione e performance delle aziende sanitarie - Sistemi di supporto decisionale - One Health e gestione dati ambientali 2. Aspetti etici e legali - GDPR e regolamenti UE - Privacy by design, federated learning - Privacy in predictive analytics - Bias, discriminazione, - Spiegabilità dell’IA (XAI) 3.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Anna Monreale per Data Mining?

Pang-Ning Tan – Introduction to Data Mining