Matematica discreta e analisi di grafici sociali

Descrizione

L'obiettivo principale di questo corso è introdurre argomenti di matematica discreta rilevanti per l'analisi dei dati.

Inizieremo con una breve introduzione alla combinatoria, la branca della matematica che studia come contare. Le basi di questo argomento sono fondamentali per chiunque lavori in analisi dei dati o informatica. Illustreremo le nuove conoscenze, ad esempio, contando il numero di funzionalità nei dati o stimando il tempo necessario per l'esecuzione di un programma Python.

Successivamente, applicheremo le nostre conoscenze in calcolo combinatorio per studiare la teoria delle probabilità di base. La probabilità è ovunque nell'analisi dei dati e la studieremo più dettagliatamente in seguito. I nostri obiettivi per la sezione probabilità in questo corso saranno di dare un assaggio iniziale di questo campo.

Infine, studieremo la struttura combinatoria più rilevante per l'analisi dei dati, ovvero i grafici. I grafici possono essere trovati ovunque intorno a noi e ti forniremo numerosi esempi. In questo corso ci concentreremo principalmente sui grafici dei social network. Ti forniremo nozioni rilevanti dalla teoria dei grafi, le illustreremo sui grafici dei social network e studieremo le loro proprietà di base. Alla fine del corso avremo un progetto relativo ai grafici dei social network.

Come prerequisiti assumiamo solo matematica di base (ad esempio, ci aspettiamo che tu sappia cos'è un quadrato o come aggiungere frazioni), programmazione di base in Python (funzioni, cicli, ricorsione), buon senso e curiosità. I nostri destinatari sono tutte le persone che lavorano o hanno intenzione di lavorare nell'analisi dei dati, a partire da studenti motivati delle scuole superiori.