Data Science for Newbies

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Cosa sono i big data? Esistono in Italia? Quale uso scientifico se ne può fare? Quali i metodi di analisi?

Negli ultimi tempi si sente molto parlare di Big Data e della loro importanza nei progetti tecnologici, sia in ambito puramente scientifico, sia nel marketing o nei settori ambientale e culturale. Questo corso si rivolge ai non addetti ai lavori offrendo una prospettiva sul tema ed un punto di partenza per comporendere questo settore in rapida espansione.

Prerequisiti:

Per frequentare il corso è opportuno avere una conscenza base di Excel o di altri fogli di calcolo. Non serve essere programmatori, è sufficiente essere interessati all’argomento. È richiesta una elementare conoscenza e comprensione dell’inglese.

Prerequisiti tecnici:

Un computer portatile con installato il Anaconda for Python 3.5, scaricabile da https://www.continuum.io/downloads.

Obiettivi:

– Comprensione elementare delle scienze dei dati

– Conoscenza elementare di Pyhton e Data Frames con Pandas

– Comprensione dei concetti principali, degli strumenti, delle applicazioni e delle tendenze in materia.

Programma dettagliato:

Day 1:

– Introduzione (questionario, divisione in gruppi, installazione software, esempi rapidi)

– Hands-on Workshop – Python Tutorial

Day 2

– Hands-on Workshop – Python Tutorial (continua)

– Esempi interattivi

Day 3

– Data Science con Pandas (pensare come un data scientist, problem solving, pulizia dei dati e altre sfide)

– Rappresentazioned dei dati con Matplotlib e Bokeh (graifici a barre, a torta, istogrammi, scatter plot)

Day 4

– Data Science più avanzata (elementi di statistica e clustering)

– Rappresentazioe avanzata dei dati (3D, rete di connessioni, animazioni e altro)

Il docente (in inglese):

Galen Wilkerson is an experienced researcher and data scientist who has worked in the areas of Complex Systems and Machine Learning. Past projects have included a published article on human mobility patterns in cities, a network analysis of Google N-Grams data, and an iPhone application to write “Fake Shakespeare” using word-pair frequencies found in Shakespeare plays. In machine learning, he worked as a data scientist analysing accelerometer and other data from a device embedded in a pen to classify written characters. He also worked for some years in a variety of fields, including supercomputing, computational linguistics, linear algebra, and earth science. He has also taught mathematics in middle school and university,robotics at a gifted and talented program for children in the US,and Turkey,as well as outdoor education for Outward Bound. Galen has a BS and MS in Computer Science, a BA in political science ,and speaks fluentI talian, German, and French.

Visit Galen’s personal blog on galenwilkerson.wordpress.com

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