Fundamentals of Data Mining

Analisi E Revisione Delle App Android: Fundamentals of Data Mining, Sviluppato Da StudyZoom. Elencato Nella Categoria Istruzione. La Versione Corrente È 1.0, Aggiornata L' 12/10/2025 . Secondo Le Recensioni Degli Utenti Su Google Play: Fundamentals of Data Mining. Ottenuto Oltre 4 Installazioni. Fundamentals of Data Mining Ha Attualmente Recensioni 1, Valutazione Media 5.0 Stelle

📘 Fondamenti di Data Mining (Edizione 2025-2026)

📚 Fondamenti di Data Mining (Edizione 2025-2026) è un libro di testo completo basato su un programma didattico, pensato per studenti di BSCS, BSIT e Ingegneria del Software, nonché per professionisti e autodidatti che desiderano esplorare la scienza dell'estrazione di conoscenza dai dati.

Questa edizione offre un mix equilibrato di teoria, tecniche e applicazioni pratiche, supportato da quiz a scelta multipla e quiz per un apprendimento efficace. Gli studenti svilupperanno competenze essenziali di data mining, dalla preelaborazione e classificazione dei dati al clustering, all'associazione e ai metodi di mining avanzati.

Il libro colma il divario tra apprendimento statistico e analisi del mondo reale, rendendolo ideale per corsi accademici, progetti di ricerca e applicazioni industriali che coinvolgono big data, intelligenza artificiale e business intelligence.

📂 Capitoli e argomenti

🔹 Capitolo 1: Introduzione al Data Mining

-Cos'è il Data Mining?
- Processo di Knowledge Discovery nei database (KDD)
- Applicazioni del Data Mining in ambito aziendale, scientifico e dei social media
- Sfide e problematiche del Data Mining

🔹 Capitolo 2: Preparazione e pre-elaborazione dei dati

- Pulizia e integrazione dei dati
- Tecniche di riduzione dei dati (riduzione della dimensionalità, selezione delle feature)
- Trasformazione e normalizzazione dei dati
- Gestione dei dati mancanti e rumorosi

🔹 Capitolo 3: Apprendimento dai dati (supervisionato e non supervisionato)

- Metodi statistici nel Data Mining
- Alberi decisionali e regole decisionali
- Reti neurali artificiali (RNA)
- Apprendimento d'insieme (Bagging, Boosting, Random Forest)

🔹 Capitolo 4: Clustering e analisi di associazione

- Analisi dei cluster (K-Means, Gerarchica, DBSCAN)
- Valutazione dei risultati del clustering
- Mining delle regole di associazione (Apriori, FP-Growth)
- Applicazioni di Clustering e associazione

🔹 Capitolo 5: Tecniche avanzate di data mining
- Web mining e text mining
- Algoritmi genetici nel data mining
- Insiemi fuzzy e logica fuzzy per il processo decisionale
- Metodi di visualizzazione nel data mining

🔹 Capitolo 6: Strumenti e applicazioni di data mining
- Panoramica degli strumenti più diffusi: Weka, CBA, Yale (RapidMiner)
- Applicazioni industriali (sanità, finanza, e-commerce, sicurezza informatica)
- Big Data e data mining (Hadoop, Spark Basics)
- Questioni etiche e di privacy nel data mining

🌟 Perché scegliere questo libro/app?

✅ Copertura completa del programma per l'apprendimento accademico e professionale
✅ Include domande a risposta multipla, quiz e casi di studio pratici
✅ Copre algoritmi di data mining tradizionali e moderni
✅ Ideale per studenti, analisti di dati e appassionati di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
✅ Rafforza la comprensione dell'analisi dei dati nel mondo reale e degli strumenti per i big data

✍Questa app è ispirata agli autori:
Jiawei Han, Micheline Kamber, Ian H. Witten, Eibe Frank, Pang-Ning Tan

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