Questo MOOC è stato prodotto nell’ambito del progetto Edvance - Digital Education Hub per la Cultura Digitale Avanzata. Il progetto è finanziato dall’Unione europea - Next Generation EU, Componente 1, Investimento 3.4 “Didattica e competenze universitarie avanzate".
Corso introduttivo al ciclo di vita dei dati e ai principi della Data Science. Dalla rappresentazione digitale e dall’architettura dell’informazione alla strutturazione, raccolta, pulizia e analisi dei dati, fino alla costruzione di modelli predittivi. Attraverso l’uso di strumenti di visual data analytics come KNIME, lo studente sperimenta l’intero flusso di lavoro: importazione, trasformazione, esplorazione e visualizzazione dei dati. Il corso introduce inoltre i fondamenti dell’apprendimento automatico, presentato come naturale evoluzione dell’analisi dei dati, e ne esplora le principali applicazioni: classificazione, regressione, clustering, scoperta di regole associative e riduzione della dimensionalità. L'obiettivo è comprendere come i dati, opportunamente elaborati, possano diventare conoscenza utile e supporto concreto ai processi decisionali.
Il corso è organizzato in 4 Week che ti propongono un percorso di esplorazione di diverse tematiche legate alla rappresentazione, elaborazione ed apprendimento dai dati
All’interno di ciascuna Week sono presenti diverse lezioni, composte da video, testi scritti, infografiche e quiz di valutazione.
Target primario: studenti triennali di materie non STEM
Target secondario: chiunque in possesso di titolo di studio secondario
Lo studente sarà in grado di analizzare collezioni omogenee ed eterogenee di dati e documenti digitali e capirne scopo, struttura interna e potenzialità.
Lo studente sarà in grado di applicare tecniche di analisi ed esplorazione, anche basate su machine learning, per estrarre conoscenza esplicita ed implicita dai dati ed utilizzarla per prendere delle decisioni.
Lo studente sarà quindi in grado di ideare semplici flussi di lavoro per attuare processi di decisione guidati dai dati.
Competenze nell’uso di Personal Computer
A chi completerà il corso verrà assegnato un open badge BESTR. Gli utenti che accederanno alla piattaforma con credenziali dell'Università di Bologna, autenticazione con SPID, CIE o Edugain e risponderanno correttamente ad almeno il 60% delle domande del quiz finale, riceveranno una mail per poter scaricare l’openbadge dal sito di BESTR.
L'openbadge sarà disponibile e scaricabile il giorno dopo il completamento del corso.
Per seguire meglio i video i/le partecipanti hanno a disposizione i sottotitoli in italiano che possono essere attivati o nascosti a proprio piacimento.
Livello 3
068 Inter-disciplinary programmes and qualifications involving Information and Communication Technologies
0688 Inter-disciplinary programmes and qualifications involving Information and Communication Technologies Inter-disciplinary programmes and qualifications to which the greatest intended learning time is devoted to information and communication technologies (ICTs) are class.
Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione (ICT)
4 - Quality Education
Per dubbi e chiarimenti è disponibile le sezione dedicata alle FAQ page.
Angelo Di Iorio è Professore Associato presso il Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria dell'Università di Bologna. Ha un Dottorato in Informatica e si occupa di applicazioni e tecnologie Web, elaborazione di testi, editoria digitale, data science e open science. Ha pubblicato numerosi articoli in conferenze e riviste internazionali e partecipato a diversi progetti di ricerca su questi temi.
Claudio Sartori è professore di Sistemi per l’elaborazione delle informazioni all’Università di Bologna dal 1992, ordinario dal 2001.
È direttore scientifico del Master in Data Science and Business Analytics della Bologna Business School. Ha coordinato corsi di studio in Ingegneria Informatica e Statistica e partecipato a numerosi progetti di ricerca nazionali e internazionali. I suoi interessi includono machine learning, data mining, intelligenza artificiale e quantum machine learning, con importanti pubblicazioni e collaborazioni industriali, sia accademiche che industriali.
Fabio Vitali è professore ordinario di Tecnologie Web e di Usability & User Experience Design all’Università di Bologna. È vice-coordinatore del dottorato di Ricerca in Data Science and Computation. Ha coordinato il corso di studio in Informatica, pubblicato più di 200 articoli in riviste e conferenze di ambito internazionale e partecipato a numerosi progetti di ricerca nazionali e internazionali. I suoi interessi includono le tecnologie web, l'ingegneria della conoscenza, la progettazione dell'usabilità e della user experience, l'intelligenza artificiale e l'explainability.