Dipartimento di InformaticaUniversità degli Studi di Milano

Big data and digital methods2015/16

Master Communication publique et d'entreprise · Université de Milan · Les leçons sont en anglais · 3 crédits · 40 heures

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Cet enseignement présente les principales thématiques liées à l'analyse de grandes quantités de données. Le cours, dispensé en anglais, est subdividé en deux unités: big data (BD) et digital methods (DM).

Infos

Aucune annonce pour l'instant.

Horaires du cours

Les cours auront lieu dans l'Edificio 1 de via Conservatorio, selon le calendrier provisoire suivant:

Jour Heure Lieu
mercredi 8:30 - 10:30 aula 26 (DM)
jeudi 8:30 - 12:30 aula 26 (BD)
vendredi 8:30 - 10:30 aula 26 (DM)

Tout changement à l'horaire sera annoncé en classe et publié dans la section Infos de cette page.

Heures de bureau

Sur rendez-vous, salle 5015 du Département d'Informatique. Il est possible contacter l'enseignant par e-mail, en prenant soin de lire à l'avance le guide préparé par le professeur Sebastiano Vigna et précisant clairement dans le message le nom du cours et l'année scolaire. En particulier, les étudiants sont encouragés à toujours utiliser leur adresse académique (c'est à dire celui basée sur la domaine studenti.unimi.it) en signant avec nom et numéro d'identification et rappelant que le temps de réponse peut varier en fonction des engagements de l'enseignant.

Materiel bibliographique

L'unité BD est basée sur les livres suivants: Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier, Big data – A revolution that will transform how we live, work, and think, Aemon Dolan, 2013 (ISBN:978-0-544-00269-2), e Bernard Marr, Big data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance, Wiley, 2015 (ISBN:978-1-118-96583-2)

L'unité DM est basée sur le matériel suivant: Rogers, R. 2013. Digital Methods, Cambridge, The MIT Press; Hine, C. 2015. Ethnography for the Internet: Embedded, Embodied and Everyday, London Bloomsbury; matériel supplémentaire qui sera décrit dans la classe. Il est recommandé de fréquencers la classe avec un ordinateur portable, d'apprendre les rudiments du Digital Methods Initiative tools package et de télécharger le logiciel libre Gephi. Les étudiants qui ne fréquentent pas la classe doivent étudier aussi le livre Kozinets, R.V. 2010. Netnography: Doing Ethnographic Research Online. Los Angeles: Sage.

Programme

Unité BD: aperçu du phénomène « big data »; analyse du phénomène « big data »; analyseer une grande masse de données; science des données: un exemple; travailler avec données incohérentes; chercher correlations entre données; le phénomène de « datafication »; la valeur des données; risques liés au phénomène « big data »; évolution possible du phénomène « big data ». Unité DM: big data (opportunities and constrains); digital methods; ethnography of the Internet; netnography; digital ethnography; etnomining and short-term ethnography; useful heuristics; data collection tools; coding/programming scrapers; sentiment analysis; content analysis; quali-quantitative text analysis; online network analysis; introduction to Gephi; digital identity analysis; twitter analysis; data visualization; research design.

Calendrier des leçons

Leçon Date Sujet Documents
L01 24/09/2015 BD1: Aperçu du phénomène « big data »
L02 01/10/2015 BD2: Applications et outils
L03 08/10/2015 BD3: Étude des cas
L04 15/10/2015 BD4: Science des données
L05 22/10/2015 BD5: Pagerank
L06 29/10/2015 BD6: Entity resolution
L07 05/11/2015 BD7: Clustering
L08 12/11/2015 BD8: Recommender systems
L09 19/11/2015 BD9: Apprentissage automatique
    L10 26/11/2015 BD9: Apprentissage automatique
    l01 23/09/2015 DM01: Big Data (opportunities and constrains)
      l02 25/09/2015 DM02: Digital Methods
        l03 30/09/2015 DM03: Ethnography of the Internet
          l04 02/10/2015 DM04: Netnography
            l05 07/10/2015 DM05: Digital Ethnography
              l06 09/10/2015 DM06: Etnomining & Short-term Ethnography
                l07 14/10/2015 DM07: Useful Heuristics (Community, Public, Crowd and Digital Identity)
                  l08 16/10/2015 DM08: Data Collection Tools
                    l09 21/10/2015 DM09: Coding/Programming Scrapers
                      l10 23/10/2015 DM10: Sentiment Analysis
                        l11 28/10/2015 DM11: Content Analysis
                          l12 30/10/2015 DM12: Quali-Quantitative Text Analysis
                            l13 04/11/2015 DM13: Online Network Analysis
                              l14 06/11/2015 DM14: Introduction to Gephi
                                l15 11/11/2015 DM15: Digital Identity Analysis
                                  l16 13/11/2015 DM16: Twitter Analysis
                                    l17 18/11/2015 DM17: Case study 1
                                      l18 20/11/2015 DM18: Case study 2
                                        l19 25/11/2015 DM19: Data Visualization
                                          l20 27/11/2015 DM20: Research Design (course recap)

                                            Modalités d'examination

                                            L'examination consiste, à choix, en: i) un test orale sur les sujets des unités BD et DM, ii) un projet par chaque unité ou iii) un projet combinant des sujet des deux unités.