Big Data Analysis For Economics And Finance – prof. Alessio Farcomeni

Economics - Economia · Università degli Studi di Roma Tor Vergata · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo Attività AFFINI) · canale unico

Testi d'esame di Big Data Analysis For Economics And Finance del prof. Alessio Farcomeni, canale unico, corso di laurea in Economics - Economia (Laurea magistrale (LM-56)), Università degli Studi di Roma Tor Vergata, 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo Attività AFFINI), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with R; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Mining – And Prediction.

Big Data Analysis For Economics And Finance – Prof. Alessio Farcomeni Canale unico

Corso di laurea: Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo Attività AFFINI) / esame facoltativo · 6 CFU

Tor Vergata · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with R Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Hastie – The Elements of Statistical Learning Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Mining – And Prediction Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Caratteristiche dei Big Data. Fonti di Big data. Architetture per i big data (4 ore) Apprendimento non-supervisionato: k-medie, PAM, k-medie trimmata (4 ore) Apprendimento supervisionato: screening, regolarizzazione. Regressione ridge, LASSO, elastic net. (10 ore) Metodi informatici: k-nn, C&RT, random forests, reti neurali. Principi di previsione e scelta dei parametri di tuning.

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Vedi anche: Prof. Alessio Farcomeni · Big Data Analysis For Economics And Finance a Tor Vergata (tutti i canali)