I formidabili progressi della potenza di calcolo, della capacità di acquisizione e memorizzazione dei dati e di connettività hanno creato quantità di dati senza precedenti. Il data mining, ovvero la scienza dell’estrazione di conoscenza da tali masse di dati, si è quindi affermato come ramo interdisciplinare dell’informatica.
Le tecniche di data mining sono state applicate a molti problemi in ambito industriale, scientifico e sociale, e si ritiene che avranno un impatto sempre più profondo sulla società. L’obiettivo del corso è quello di fornire un’introduzione ai concetti di base del data mining e del processo di estrazione della conoscenza, con approfondimenti sui modelli analitici e gli algoritmi più diffusi. Inoltre saranno studiati per ogni task di mining aspetti algoritmici e eventuali approfondimenti di varianti algoritmiche delle tecniche di base.

Per la verifica delle conoscenze acquisite nel corso gli studenti dovranno sostenere una prova scritta che coprirà tutti gli argomenti trattati a lezione.  Inoltre sarà chiesto agli studenti di organizzarsi in gruppi di tre unità per collaborare alla realizzazione di un progetto.

Infine, lo studente dovrà anche sostenere una prova orale sugli argomenti trattati a lezione.

Lo studente sarà in grado di:

• progettare un KDD process
• applicare le diverse tecniche di mining sulla base delle domande analitiche a cui rispondere
• usare strumenti di mining e librerie python
• simulare il funzionamento di ogni algoritmo di mining presentato a lezione

• Lo studente durante lo scritto dovrà svolgere degli esercizi che richiedono la simulazione degli algoritmi di mining
• Lo studente dovrà realizzare e presentare un progetto che richiede di analizzare un dataset con i diversi metodi di mining presentati a lezione
• A corredo del progetto, lo studente dovrà preparare anche una relazione scritta che riporti i risultati dell’attività di progetto e l'interpretazione dei risultati trovati. 
• Lo studente alla fine svolgerà un esame orale per la verifica delle conoscenze teoriche

Lo studente potrà maturare abilità nel lavoro di gruppo. Inoltre potrà acquisire e/o sviluppare opportune sensibilità nelle scelte progettuali e di impostazione del processo analitico. Infine, lo studente potrà imparare come intepretare i risultati analitici e come visualizzarli in modo opportuno.

In fase di esame saranno valutate le scelte progettuali effettuate dal gruppo di studenti e la capacità di elaborazione dei dati con strumenti di analytica e di mining. Inoltre, saranno valutate l’accuratezza e la precisione applicata dal gruppo nello svolgere le attività progettuale.