Programma di Big Data:

Big Data: Definizione, le fonti di produzione dei Big Data
Memorizzazione, gestione, interrogazione di grandi masse di dati.
Dai Big Data al dataset statistico: le fasi e le tecniche di raccolta del dato elementare.
Introduzione alla scelta del tipo di modello

Metodi di apprendimento supervisionato:
Introduzione al modello di Regressione lineare multipla, Applicazioni con SAS del modello di regressione Lineare
Modello di Analisi della Varianza
Introduzione al Modello Logit, Applicazioni con SAS del modello Logit

Metodi di apprendimento non supervisionato:
Cluster Analysis, Applicazioni con SAS della Cluster Analysis
Analisi in componenti principali, Applicazioni con SAS dell’Analisi in Componenti Principali


Fonte: GOMP