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Prof. Alessio Farcomeni

Università degli Studi di Roma Tor Vergata · Economia · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Big Data Analysis For Economics And Finance Canale unico

Corso di laurea: Economia dei Mercati e degli Intermediari Finanziari · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo

Tor Vergata · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo

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Big Data Analysis For Economics And Finance Canale unico

Corso di laurea: Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo

Tor Vergata · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo

Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with RVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
Hastie – The Elements of Statistical LearningVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
Mining – And PredictionVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
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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Big Data Analysis For Economics And Finance Canale unico

Corso di laurea: Finance and Banking - Finanza e Banca · Laurea magistrale (LM-16) · esame facoltativo

Tor Vergata · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo

Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with RVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
Hastie – The Elements of Statistical LearningVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
Mining – And PredictionVai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso
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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Statistical Learning – con Prof. Marco Stefanucci Canale unico

Corso di laurea: Global Governance · Laurea triennale (L-16) · 3º anno · 1º semestre · SCIENCE AND TECHNOLOGY

Tor Vergata · Economia · 9 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Frequentanti: Materiale distribuito dai docenti.

Argomenti del programma: Il programma del corso è suddiviso in sette parti collegate tra loro: 1) Introduzione al software R 2) Regressione lineare 3) Regressione logistica 4) Analisi in componenti principali 5) Segmentazione 6) Strumenti automatici per la classificazione 7) Applicazioni all'analisi di dati testuali e di immagini Durante ogni lezione, il docente presenta i contenuti previsti con l'ausilio di presentazioni power point e…

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Alessio Farcomeni per Big Data Analysis For Economics And Finance (Economia dei Mercati e degli Intermediari Finanziari, canale unico)?

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Quali libri consiglia il prof. Alessio Farcomeni per Big Data Analysis For Economics And Finance (Economics - Economia, canale unico)?

Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with R; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Mining – And Prediction

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Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with R; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Mining – And Prediction

Quali libri consiglia il prof. Alessio Farcomeni per Statistical Learning?

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