Lezione di Venerdì 28 febbraio 2020, ore 11, aula 16: inizio del corso. Annullata per indisponibilità del docente.

Lezione di Ven. 6 marzo: ANNULLATA per allerta COVID-19

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1. Venerdì 13 marzo ore 11-13 (lezione Skype): presentazione del corso. L'importanza dei dati nel data mining. General data protection regulation (link). Banche per investire e recuperare valore dai tuoi dati (link). Privacy Data Manager (link).
2. Martedì 17 marzo ore 11-13 (lezione Skype): introduzione al concetto di codifica digitale dell'informazione. L'algortimo di rappresentazione dei numeri nelle varie basi. La codifica BINARIA dei numeri natutali 0,1,2,... (scarica le slides).
3. Venerdì 20 marzo, ore 11-13 (lezione Skype): Codifica Ottale ed Esadecimale dei numeri. Il passaggio dall'analogico al digitale. U sito che analizza l'infodemia nel mondo da covid-19 https://covid19obs.fbk.eu/
4. Martedì 24 marzo ore 11-13 su Microsoft Teams: l'elaborazione dell'informazione: algoritmi e strutture dati, pseudo-codifca e diagrammi di flusso; esempi di algoritmi e programmi in Python (scarica le slides)
5. Venerdì 27 marzo ore 11-13 su Microsoft Teams: introduzione al linguaggio Python:le funzione di lettura "input()" e stampa "print()" dei dati e l'istruzione di controllo del flusso delle informazioni "if ... then ... else" (scaricare il notebook Jupyter con gli esempi visti a lezione ed eseguire il codice con Anaconda).
6. Martedì 31 Marzo ore 11-13 su Microsoft Teams. Le istruzioni iterative (cicli) in python: "while (condizione): istruzioni", "for i in range(x,y): istruzioni". Esempi: calcolare il max di n numeri; calcolare quoziente e resto della divisione tra interi. (scaricare il notebook Jupyter con gli esempi visti a lezione ed eseguire il codice con Anaconda)
7. Venerdì 3 Aprile ore 11-13 su Microsoft Teams. Le istruzioni iterative (cicli) in python: "while (condizione): istruzioni", "for i in range(x,y): istruzioni". Esempi: il Massimo Comun Divisore ed il Minimo Comune Multiplo di una coppia di numeri interi. (scaricare il notebook Jupyter con gli esempi visti a lezione ed eseguire il codice con Anaconda).
8. Martedì 7 Aprile, ore 11-13 su Microsoft Teams. Programmazione in Python delle stringhe di caratteri: captitolo 8, pagg 71-75 del manuale Allen B. Downey et al. (scaricare il notebook Jupyter con gli esempi visti a lezione ed eseguire il codice con Anaconda)
9. Venerdì 10 Aprile ore 11-13 su Microsoft Teams. Programmazione in Python delle stringhe di caratteri: captitolo 8, pagg 73-77 del manuale Allen B. Downey et al., captitolo 8, pagg 71-75 del manuale Allen B. Downey et al.. Svolgere gli esercizi da 8.1 ad 8.5 di pag.80-81. (vedi testo con note ed esercizi svolti). (scaricare il notebook Jupyter con gli esempi visti a lezione ed eseguire il codice con Anaconda).
10. Martedì 14 Aprile ore 10-12 su Microsoft Teams. Installazione di NLTK: Natural Language Processing and Python : capitolo 1versione HTML versione PDF . Aprire il noteboook note_installing_nltk_anaconda.ipynb.
11. Venerdì 17 Aprile ore 11-13. Language Processing and Python (capitolo 1, continua). Aprire il noteboook nltk-cap01.ipynb.
12. Martedì 21 Aprile ore 10-12. Language Processing and Python (capitolo 1, completato). Aprire il noteboook nltk-cap01.ipynb.
13. Venerdì 24 Aprile ore 11-13. Esercitazione. Esercizio 8.5, pag. 81 del manuale Allen B. Downey et al: il cifrario di Cesare (ecco i sorgenti con la soluzione: il programma python ed il notebook jupyter e la tabella ASCII dei caratteri). Esercizio: importare dentro NLTK un Corpus creato da una chat di whatsapp ( ecco i sorgenti: il notebook jupyter e la chat in formato testuale). Qui si possono trovare tantissimi esempi di programmi in Python: http://greenteapress.com/thinkpython2/code/. Inoltre, per chi fosse curioso, qui trova una simulazione accurata in Python della famosa macchina Enigma decodificata da Alan Turing: https://py-enigma.readthedocs.io/en/latest/
14. Martedì 28 Aprile ore 10-12. Slides di Introduzione al Machine Learning (parte 1 e parte 2). Learning "to Classify Text" (capitolo 6). Esempi di classificatori bayesiani basati su NLTK: classificatore di nomi propri di persona (scarica sorgente python e notebook jupyter).
15. Martedì 5 Maggio ore 10-12. Esempi di funzionamento dei Classificatori Bayesiani. Classificazione di persone in maschi e femmine in base a peso ed altezza (scarica slides). Classificazione di un nome come maschile o femminile in base all'ultima lettera (vedi slides sulla lavagna condivisa + notebook jupyter)
16. Venerdì 8 Maggio ore 11-13. Learning to Classify Text : Choosing The Right Features, capitolo 6 del libro su NLTK. Scarica il notebook jupyter.
17. Martedì 12 Maggio ore 10-12. Esempio di Twitter sentiment analysis using Python and NLTK (Scarica il sorgente static_twitter_SA_NLTK.py).
18. Venerdì 15 Maggio ore 11-13. Un esempio di programazione orientata agli oggetti (notebook jupyter). Real time sentiment analysis of tweets using Naive Bayes. Esempio di Twitter Sentiment Analysis con TextBlob (scarica il notebook jupyter). Link per ottenere i tokens API di Twitter: https://developer.twitter.com/en/apps
19. Martedì 19 Maggio ore 10-12: illustrazione del progetto di esame (vai alla sezione Esami per conoscere le modalità e le date degli esami).

FINE DEL CORSO.