MAG Multimedia Academic Global

Cyberpsychology

Data Science

Lesson n. 1: Data Science e Data Scientist Perché sono importanti i dati? Quali dati possiamo analizzare La scienza dei dati e il Data Scientist		Valentina Panetta
Lesson n. 2: Big Data Lo sviluppo dei Big Data Cosa sono i Big Data Come gestire i Big Data Approccio critico ai Big data		Valentina Panetta
Lesson n. 3: Tecniche di analisi in Data Science Definire un obiettivo Tecniche di analisi Machine Learning e Data Mining		Valentina Panetta
Lesson n. 4: Introduzione ad R R e Rstudio Lavorare con R Tipi di dati		Ilaria Simonelli
Lesson n. 5: Tipi di data base Cos'è un database Esempi di formato dati Database Relazionali I formati wide e long		Ilaria Simonelli
Lesson n. 6: Le frequenze e le tabelle a doppia entrata e uso di R Distribuzione di frequenza semplice Creare una tabella di frequenza semplice in R Tabelle a doppia entrata Tabelle a doppia entrata in R		Ilaria Simonelli
Lesson n. 7: Panoramica sulle statistiche descrittive: misure di tendenza centrale e dispersione e uso di R Indici di tendenza centrale Indici di dispersione Comandi in R studio		Valentina Panetta
Lesson n. 8: Correlazione e matrice di Correlazione Relazione statistica Il coefficiente di correlazione lineare Il coefficiente di correlazione tra ranghi Esecuzione in R		Ilaria Simonelli
Lesson n. 9: Rappresentazioni grafiche in R Il pacchetto ggplot2 Personallizzare la parte estetica Gli oggetti geometrici		Ilaria Simonelli
Lesson n. 10: Tecniche di analisi: le regressioni Regressione lineare Regressione logistica		Valentina Panetta
Lesson n. 11: Data Mining: esempio pratico Text mining Esercitazione in R		Valentina Panetta
Lesson n. 12: Sentiment analysis: esempio pratico Sentiment Analysis Esempio pratico in R		Valentina Panetta
Lesson n. 13: Network analysis: esempio pratico Network Analysis Esempio pratico in R		Valentina Panetta
Lesson n. 14: Applicazione pratica con R: Machine Learning Machine Learning Albero decisionale Applicazione pratica con R		Valentina Panetta