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Cyberpsychology

Data Science



Slides

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
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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
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Lesson n. 3: Tecniche di analisi in Data Science
   Definire un obiettivo

   Tecniche di analisi

   Machine Learning e Data Mining
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Lesson n. 4: Introduzione ad R
   R e Rstudio

   Lavorare con R

   Tipi di dati
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Lesson n. 5: Tipi di data base
   Cos'è un database

   Esempi di formato dati

   Database Relazionali

   I formati wide e long
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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
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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
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Lesson n. 8: Correlazione e matrice di Correlazione
   Relazione statistica

   Il coefficiente di correlazione lineare

   Il coefficiente di correlazione tra ranghi

   Esecuzione in R
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Lesson n. 9: Rappresentazioni grafiche in R
   Il pacchetto ggplot2

   Personallizzare la parte estetica

   Gli oggetti geometrici
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Lesson n. 10: Tecniche di analisi: le regressioni
   Regressione lineare

   Regressione logistica
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Lesson n. 11: Data Mining: esempio pratico
   Text mining

   Esercitazione in R
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Lesson n. 12: Sentiment analysis: esempio pratico
   Sentiment Analysis

   Esempio pratico in R
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Lesson n. 13: Network analysis: esempio pratico
   Network Analysis

   Esempio pratico in R
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Lesson n. 14: Applicazione pratica con R: Machine Learning
   Machine Learning

   Albero decisionale

   Applicazione pratica con R
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