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Romina Eramo

Big data analytics - Prof. Romina Eramo - a.a. 2025/2026

Comunicazione, marketing e innovazione digitale - Insegnamenti a scelta

Topic outline

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    General information about the course

    Il corso di Big Data Analytics prevede la discussione e lo studio di vari argomenti. 

    • Introduzione ai Big Data: definizioni, caratteristiche (volume, velocità, varietà, veridicità), impatti sociali ed etici.

    • Data literacy e cultura del dato: qualità, trasparenza, limiti e potenzialità.

    • Fonti di dati: open data, dati aziendali, social e web.

    • Gestione dei dati: raccolta, cleaning, preparazione di dataset strutturati e non strutturati; introduzione a database relazionali e NoSQL.

    • Metodi di analisi: statistiche descrittive e inferenziali, clustering, correlazioni, sentiment analysis, nozioni di machine learning applicato alla comunicazione.

    • Strumenti e ambienti di lavoro: Excel avanzato, KNIME, introduzione a Python/R, strumenti di visualizzazione interattiva (Tableau, Power BI, Datawrapper).

    • Data visualization e storytelling: principi, pratiche e applicazioni nei media e nel marketing.

    • Etica e responsabilità: GDPR, anonimizzazione, bias nei dati, implicazioni comunicative.

    • Applicazioni professionali: audience analytics, reputation, campagne data-driven, personalizzazione dei contenuti.

    • A. De Mauro, Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine learning, Apogeo.

    • A. Rezzani, Big Data Analytics. Il manuale del data scientist, Apogeo Education.

    • N. Castellano, Big Data e Analytics, Giappichelli.

    • C. O’Neil, Armi di distruzione matematica, Bompiani.

    • Letture scientifiche e casi studio forniti durante il corso.

    Materiali integrativi (slide, dataset, esercitazioni, risorse online) saranno disponibili sulla piattaforma e-learning UniTE





    L'esame prevede un project work e una presentazione orale.