Claudio
Sartori


Sartori
Italia Professore Ordinario di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni Università di Bologna Core Faculty
Contatto Email

BIO

Claudio Sartori è Professore Ordinario di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni presso il Dipartimento di Informatica – Scienza e Ingegneria dell’Università di Bologna. Svolge ricerche negli ambiti di machine learning, data mining, big data, basi di dati e sistemi distribuiti dal 1983 e svolge attività didattica in tali settori dal 1990. È autore di oltre 100 pubblicazioni in ambito principalmente internazionale, ha partecipato a progetti di ricerca europei e nazionali e promosso attività di ricerca congiunta con il mondo industriale.

CORSI

Modelli e metodologie per l’estrazione di conoscenza da basi di dati. Studio delle tipologie di dati e dei metodi di pre-trattamento. Le funzioni del Data Mining. Apprendimento supervisionato e non supervisionato. Algoritmi e metodi per la costruzione di modelli di classificazione. Algoritmi di clustering. Algoritmi di scoperta di regole associative. Metodi di valutazione della qualità dei risultati del mining. Laboratorio di data mining per l’applicazione dei metodi studiati.

Data Science and Business Analytics
Digital Technology and Innovation Management
Finance and Fintech

I moderni processi produttivi sono sempre più digitalizzati, come testimonia il generale interesse per i nuovi modelli operativi noti come “Industry 4.0”. Obiettivo di questo modulo è utilizzare le competenze acquisite negli altri moduli, in particolare quelli di “Data analysis”, “Data Mining” e “Operation Analytics”, per trattare i dati di “Manufacturing” ed estrarre informazioni utili per incrementare l’efficacia dei processi produttivi.

Introduzione ai principi di base e ai metodi di Data Mining e Machine Learning, con particolare riferimento a Classificazione, Clustering, Regole di Associazione. Analisi dei principali problemi relativi alla qualità e alla trasformazione dei dati. Utilizzo di software open source per risolvere problemi di data mining e machine learning, con specifico riferimento a dataset legati all’ambiente e alla sostenibilità.