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Appunti universitari condivisi: data science

LM-91 - Tecniche e metodi per la societa dell'informazione - Università degli Studi di MILANO-BICOCCA

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II Corso di Laurea Magistrale in Data Science appartiene alla Classe delle Lauree magistrali in Società della Informazione - LM91, ha una durata di due anni e comporta l'acquisizione di 120 crediti formativi universitari (CFU) per il conseguimento del titolo.
Sono previsti 12 esami che prevedono l'acquisizione di 90 CFU.
I restanti crediti saranno acquisiti attraverso altre attività formative quali stage e prova finale.
Di norma, gli esami previsti sono 7 al primo anno e 5 al secondo anno.
Il corso di studio è ad accesso libero.
L'accesso prevede la verifica del possesso dei requisiti curriculari e un colloquio per valutare la personale preparazione.
Le lingue ufficiali del corso sono l'italiano e l'inglese.
Elenco degli insegnamenti tenuti in lingua inglese:

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• [P276289314] DATA SCIENCE LAB (1° anno)
• [P636602236] DECISION MODELS (1° anno)
  
  [Domande d'esame] Domande esame Decision Models - 2020 - (pillola free)
  L'esame di Decision Models copre argomenti chiave di ottimizzazione e ricerca operativa, con quesiti che spaziano dal metodo del gradiente per la minimizzazione di funzioni quadratiche alla programmazione lineare applicata a scenari reali, come l'ottimizzazione dei costi per una campagna pubblicitaria con vincoli demografici e temporali. Include inoltre l'analisi dell'algoritmo Hill-Climbing, la risoluzione di problemi di programmazione lineare standard con analisi di sensibilità sull'obiettivo, e una discussione comparativa sui pro e contro dei metodi euristici ed esatti. Un quesito sugli alberi decisionali è menzionato ma non dettagliato.
  [Domande d'esame] Tema d'esame - 2020 - (pillola free)
  Esame di Modelli Decisionali che copre ottimizzazione, programmazione lineare e algoritmi euristici. Include problemi di minimizzazione con metodo del gradiente, un esercizio di programmazione lineare per la minimizzazione dei costi in una campagna pubblicitaria con diverse fasce demografiche e vincoli temporali. Vengono affrontati anche l'algoritmo Hill-Climbing, un problema di programmazione lineare grafica con analisi di sensitività sull'obiettivo, e una discussione sui vantaggi/svantaggi dei metodi euristici rispetto a quelli esatti. Infine, una domanda su alberi decisionali.
  [Domande d'esame] Decision models - 2020 - (pillola free)
  Questo documento esplora i modelli decisionali applicati all'ottimizzazione e alla gestione finanziaria. Include problemi di programmazione lineare intera con il metodo Branch and Bound per massimizzare il profitto e minimizzare i costi di produzione. Viene trattata l'ottimizzazione non lineare con il metodo del gradiente per la minimizzazione di funzioni. Un'analisi approfondita riguarda la costruzione di alberi decisionali per massimizzare il profitto atteso in scenari di prestito bancario con incertezza. Il documento copre anche la programmazione lineare per la pianificazione della produzione, inclusa l'analisi di sensitività per valutare l'impatto di variazioni di risorse e vincoli, e la formulazione di problemi ILP per la localizzazione di impianti per minimizzare i costi totali.
• [P073064361] FOUNDATIONS OF COMPUTER SCIENCE (1° anno)
  
  [Domande d'esame] Esame SQL - 2020 - (pillola free)
  Questo documento presenta un esame di SQL del 04/02/2020, focalizzato sulla progettazione di database relazionali. Delinea uno schema per la gestione di viaggi ferroviari, includendo tabelle come ORARIO, VIAGGIO, PERSONALE_VIAGGIO e DIPENDENTI, con chiavi primarie e vincoli di integrità referenziale definiti. Le sfide includono quattro query SQL avanzate: filtrare i dipendenti per data di assunzione, identificare viaggi con un minimo di partecipanti, calcolare i viaggi per dipendente e trovare i dipendenti che hanno svolto solo il ruolo di conducente. Ideale per la pratica di SQL e la comprensione di schemi relazionali complessi.
  [Appunti] Esercizi SQL - 2020 - (pillola free)
  Esercizi con spiegazione SQL
• [P075463285] FOUNDATIONS OF PROBABILITY AND STATISTICS (1° anno)
  
  [Domande d'esame] possibili domande esame - 2020 - (pillola free)
  possibili domande esame
  [Domande d'esame] Domande Esame - 2022 - (pillola free)
  Domande esame
• [P983869460] INFORMATION SYSTEMS (1° anno)
• [P280835295] JURIDICAL AND SOCIAL ISSUES IN INFORMATION SOCIETY (1° anno)
  
  [Appunti] sadin - 2019 - (pillola free)
  Eric Sadin's 'Critica della ragione artificiale' explores the profound impact of AI on society, defining it as a 'potenza aletheica' that claims to reveal truth more reliably than humans. The book analyzes AI's anthropomorphic nature, its shift from data storage to orienting human existence, and its 'injunctive power' that erodes critical judgment. Sadin highlights concerns in domains like work, medicine, and politics, including the rise of surveillance systems like China's social credit, and introduces the concept of 'potere-kratos'—a pervasive, omniscient digital authority that leads to the 'death of the real' by eliminating uncertainty and the unknown, fundamentally reshaping human autonomy and societal structures.
  [Domande d'esame] POSSIBILI DOMANDE SOCIAL ISSUE - 2021 - (pillola free)
  POSSIBILI DOMANDE SOCIAL ISSUE
• [P806999637] MACHINE LEARNING (1° anno)
  
  [Domande d'esame] esempi domande aperte - 2021 - (pillola free)
  esempi domande aperte
• [P672870613] STATISTICAL MODELING (1° anno)
  
  Materiale disponibile
  [Appunti] Appunti statistical modeling - 2020
  Appunti presi durante l'anno accademico 2019/2020 per il corso di statistical modeling tenuto dal Prof. Vittadini
  [Dispense] dispensa modulo A e B - 2021
  dispensa modulo A e B
  [Dispense] dispensa parte C - 2021
  dispensa parte C
  [Domande d'esame] dimostrazioni da sapere all'esame - 2021 - (pillola free)
  dimostrazioni da sapere all'esame
• [P677031337] BIG DATA IN BEHAVIOURAL PSYCOLOGY (2° anno)
• [P216985341] BIG DATA IN BIOTECHNOLOGY & BIOSCIENCES (2° anno)
• [P652639515] BIG DATA IN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS (2° anno)
• [P916576741] BIG DATA IN HEALTH CARE (2° anno)
• [P449491470] BIG DATA IN PUBLIC AND SOCIAL SERVICES (2° anno)
• [P472180600] BIG DATA IN PUBLIC HEALTH (2° anno)
• [P647950929] BIG DATA MANAGEMENT AND ANALYSIS IN PHYSICS RESEARCH (2° anno)
• [P677347980] BUSINESS INTELLIGENCE (2° anno)
• [P644259565] CYBERSECURITY FOR DATA SCIENCE (2° anno)
• [P435059802] DATA SCIENCE LAB IN BUSINESS AND MARKETING (2° anno)
• [P475980307] DIGITAL SIGNAL AND IMAGE MANAGEMENT (2° anno)
• [P567837552] ECONOMICS FOR DATA SCIENCE (2° anno)
• [P181469333] HIGH DIMENSIONAL DATA ANALYSIS (2° anno)
• [P792592531] INDUSTRY LAB (2° anno)
• [P747701576] MAKING SENSE OF BIOLOGICAL DATA (2° anno)
• [P381234618] MEDICAL IMAGING & BIG DATA (2° anno)
• [P869102234] SERVICE SCIENCE (2° anno)
• [P072612457] SOCIAL MEDIA ANALYTICS (2° anno)
• [P878199823] STREAMING DATA MANAGEMENT AND TIME SERIES ANALYSIS (2° anno)
• [P456812432] TECHNOLOGICAL INFRASTRUCTURES FOR DATA SCIENCE (2° anno)
• [P581157886] TEXT MINING AND SEARCH (2° anno)
  
  [Appunti] Appunti Text Mining - 2023 - (pillola free)
  Appunti anno accademico 2023. In inglese
• [P777458199] DATA SEMANTICS (TU-FRONTALETURNOUNICO1° anno)
• [P327213839] WEB MARKETING AND COMMUNICATION MANAGEMENT (TUGLALABTURNOUNICOGRUPPOA1° anno)
  
  [Domande d'esame] Domande e risposte digital marketing - 2020 - (pillola free)
  Tutte le possibili domande d'esame a risposta multipla (con soluzioni) e risposta aperta (riformulate rispetto al libro)
• [P115692388] DATA MANAGEMENT AND VISUALIZATION (TUGLBLABTURNOUNICOGRUPPOB1° anno)

 

Sbocchi lavorativi
Analisti e progettisti di software - (2.1.1.4.1)
Analisti e progettisti di applicazioni web - (2.1.1.4.3)
Analisti e progettisti di basi dati - (2.1.1.5.2)