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25 ottobre: convegno “Dalle Basi di Dati alla Scienza dei Dati” in onore del prof. Carlo Batini

Invitiamo tutti gli studenti, colleghi e collaboratori a partecipare al workshop  “Dalle basi di dati alla scienza dei dati” che si svolgerà il 25 ottobre dalle ore 14.30 alle ore 18.30 presso l’Aula Martini dell’Ateneo di Milano – Bicocca Edificio U6 sarà anche l’occasione per salutare e festeggiare il Prof. Carlo Batini alla vigilia del suo pensionamento.
Il workshop prevede alcuni interventi già stabiliti, ma chiunque volesse, può fare uno speed speech di qualche minuto per condividere un aneddoto o una riflessione sul contributo che il prof Batini ha dato alla comunità del nostro Ateneo, delle basi di dati, della scienza dei dati e non solo.
All’indirizzo http://workshop.datascience.disco.unimib.it/ troverete la locandina con l’elenco degli interventi con il form per la registrazione all’evento.

Per maggiori informazioni puoi scrivere all’indirizzo workshop-data-science@unimib.it

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Corsi del progetto “La Cultura del Dato” accessibili!

Sono finalmente disponibili ad accesso libero i corsi nell’ambito del progetto La Cultura del Dato!

1) Corso su Le basi della scienza dei dati

Contenuti: Il corso ha lo scopo di introdurre i concetti di base della Scienza dei dati e le fasi più rilevanti del ciclo di vita del dato, dalla scelta delle fonti, alla modellazione, valutazione di qualità, integrazione, valorizzazione, analisi e visualizzazione. Si mostra anche la evoluzione delle tecniche di gestione e analisi, nella transizione dai dati strutturati tipici delle basi di dati, ai dati non strutturati di grandi dimensioni resi disponibili dalle reti sociali e dall’Internet delle cose.
Al termine del corso lo studente sarà in grado di comprendere come viene organizzato il ciclo di vita dei dati digitali, gli scopi delle varie fasi, e le famiglie di tecniche utilizzabili nella analisi dei dati.

Docente: Carlo Batini

Indirizzo di accesso open: –>  link.

2) Corso su Introduzione al linguaggio Python per la Data Science

Contenuti: viene introdotto il linguaggio di programmazione Python, uno dei principali linguaggi di programmazioni utilizzati nel mondo, e come questo linguaggio possa essere usato efficacemente per gestire e analizzare dati. Il corso è progettato per potere essere fruito anche da chi non ha precedenti esperienze di programmazione e porterà lo studente ad essere in grado di scaricare dati pubblici e sfruttarli per rispondere a domande basilari e effettuare semplici analisi.
Al termine del corso lo studente sarà in grado, a partire da un obiettivo di analisi dati, di scrivere un programma Python che risolve in modo efficiente tale esigenza, riusando anche le procedure disponibili.

Docenti: G. Della Vedova, D. Pescini

Indirizzo di accesso open: –> link.

3) Corso su Introduzione a R

Contenuti: Il corso introduce il linguaggio R, diventato negli anni lo standard di fatto nel mondo della statistica e della data science. Diversamente da altri linguaggi, R è nato per esplorare, analizzare e rappresentare dati e implementa al suo interno molte di quelle strutture di dati che in altri linguaggi devono essere importate per mezzo di estensioni e librerie esterne. Un’ulteriore forza di R è l’essere open source; inoltre R può utilizzare migliaia di pacchetti scritti da scienziati e practitioners di tutto il mondo che ne estendono e aggiornano le funzionalità.
Al termine del corso lo studente sarà in grado, a partire da un obiettivo di analisi dati, di scrivere un programma R che risolve in modo efficiente tale esigenza, riusando anche i packages disponibili.

Docenti: G Monti e M. Pelagatti

Indirizzo di accesso open: –> link.

Piattaforme utilizzate: Federica Web Learning e Moodle Bicocca.

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New entry tra i migliori CdL in Data Science nel ranking di KDnuggets

Siamo lieti di annunciare l’inclusione del nostro Corso di Laurea Magistrale in Data Science all’interno del ranking “2019 Best Masters in Data Science and Analytics – Europe Edition“.

Il ranking, consultabile per intero a questo indirizzo, fornisce una panoramica dettagliata dei migliori corsi in Data Science erogati da istituzioni europee

La classifica è frutto della penna di Dan Clark in collaborazione con la piattaforma KDnuggets. Sia l’autore che il sito si sono da tempo affermati come punti di riferimento del settore.

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Innovazione digitale, la cultura dei dati e la scienza dei dati

Corso per docenti di scuola secondaria di II grado

Consulta il link al portale di ateneo per maggiori dettagli.

La Scienza dei dati, disciplina recentemente entrata nella offerta formativa universitaria, è una scienza nuova, che studia il fenomeno dei dati digitali da un punto di vista interdisciplinare, avendo come base le tecniche e i linguaggi della informatica e della statistica. Essendo i dati digitali ormai al centro della vita delle persone, delle collettività e del mondo del lavoro, la Scienza dei dati ha applicazione in tutte le discipline scientifiche e aree culturali, nei settori produttivi e nel mondo del lavoro.

La formazione nei linguaggi per la analisi dei dati riguarda perciò potenzialmente tutti i cicli di istruzione, le aree culturali scientifiche e umanistiche, i diversi settori produttivi. Il presente documento descrive il progetto di alfabetizzazione sui linguaggi R e Python, organizzato dalla Università di Milano-Bicocca e dalla Fondazione Silvio Tronchetti Provera, rivolto agli studenti delle lauree triennali e magistrali della Università di Milano-Bicocca e ai docenti e studenti degli Istituti secondari e degli Istituti ITS del Comune di Milano e più in generale del territorio che gravita attorno alla Università. Lo scopo ad ampio spettro dell’iniziativa è quello di formare una quanto più vasta possibile platea di studenti.

I corsi sono erogati in due modalità, inizialmente faccia a faccia con utilizzo di laboratori verso gli studenti della Università e in modalità MOOC per gli studenti degli istituti secondari. In entrambe le modalità i corsi danno ampio spazio alle esperienze pratiche.
La parte multimediale dei corsi MOOC è prodotta in partnership con il Centro Universitario Federica/WebLearning di Napoli.

I corsi faccia a faccia verso studenti della Università inizieranno a gennaio 2019, i corsi MOOC saranno pronti per il mese di febbraio 2019. Una prima sperimentazione dei corsi MOOC avverrà nell’ambito dei seminari organizzati a partire dall’11 febbraio 2019 verso docenti animatori operanti nella scuola secondaria dall’Università con la Fondazione Lincei per la Scuola – Polo di Milano, l’Istituto Lombardo e la Fondazione Tronchetti Provera.

I corsi sono finanziati dall’Università, dalla Fondazione e dal Centro Federica e prevedono per alcuni segmenti e servizi didattici il coinvolgimento degli studenti del secondo anno del corso di laurea magistrale in Data Science.
Per i corsi MOOC è previsto un esame finale basato su domande a risposta multipla. Nei corsi MOOC vi sarà un tutorato attivo, effettuato dagli studenti Data Science.

I corsi saranno estesi nel medio termine ad altre tematiche tipiche della Data Science, quali, ad esempio, il Machine Learning, il sistema operativo Linux, la progettazione di basi di dati.