Francesco Stranieri

Student

Programmer

Web Developer

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Data Mining – Clustering and Association

  • Date: 25/09/2019
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Acquisisce questo Badge il learner che partecipa al corso “Data Mining – Clustering and Association” erogato dalla piattaforma EduOpen.

Il Badge è a tutti gli effetti l’Attestato di Partecipazione al corso.

Il detentore di questo Badge ha acquisito le seguenti competenze:

– Come misurare similarità/distanza tra due records.

– Come formulare un problema di clustering.

– Come sviluppare modelli di clustering in base a diversi paradigmi, partizionale, gerarchico, basato su densità o su rappresentazione tramite grafo.

– Come validare un modello di clustering, e quanti cluster utilizzare.

– Scoprire quali delle regole associative estratte sono rilevanti/interessanti.

– Come sviluppare un workflow KNIME per formulare e risolvere un problema di clustering.

– Come sviluppare un workflow KNIME per formulare e risolvere un problema di associazione.

Questo Badge è assegnato allo studente che abbia seguito, sulla piattaforma per l’erogazione dei Mooc EduOpen, il corso di “Data Mining: Clustering and Association” tenuto dal Prof. Fabio Stella del Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione dell’Università di Milano-Bicocca.

Lo studente ha preso visione di video lezioni metodologiche e pratiche sui seguenti argomenti base: come misurare la prossimità nel caso di differenti tipi di attributi, diverse misure di similarità e distanza.

Il candidato ha inoltre preso visione di lezioni metodologiche e pratiche su: come applicare algoritmi di clustering partizionale, gerarchico basati sulla densità dei dati e basati su rappresentazione tramite grafi.

Il candidato ha preso visione di video lezioni metodologiche e pratiche relative alle tecniche di validazione delle soluzioni ottenute tramite procedure di clustering e su come selezionare il numero ottimale di clusters (qualsiasi cosa ciò significhi).

Inoltre, il candidato ha visionato video lezioni metodologiche e pratiche finalizzate ad illustrare come estrarre in modo automatico regole di associazione a partire da dati transazionali e come ordinare le regole di associazione estratte in base a differenti misure di rilevanza.

Il candidato ha utilizzato la piattaforma open source KNIME per svolgere le sessioni pratiche nelle quali gli è stato richiesto di sviluppare 10 workflow KNIME e di effettuarne il caricamento sulla piattaforma che ospita il corso. 

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