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Dopo una settimana di pausa, i partecipanti dell’Executive Master in Data Management & Business Analytics si misurano con un weekend di formazione learning by doing su Text Analytics e Data Mining.

La prima domanda della settimana, quindi, potrebbe essere riassunta così:

Cosa sappiamo fare delle nozioni apprese in merito agli assistenti virtuali, al text mining e alla image analytics?

Venerdì mattina, infatti, incontriamo nuovamente il Dott. Alessandro Rea e il Dott. Andrea Ongaro che, dopo un breve excursus sui concetti base esposti nel primo intervento, invitano i partecipanti a mettere davvero le mani in pasta.

Inizia così il workshop sulla piattaforma IBM Watson.

L’aula si divide in due team di lavoro e ci apprestiamo a una serie di esercitazioni pratiche in cui potremo:

  • Creare un modello con Auto AI
  • Sviluppare un modello su Watson Machine Learning
  • Creare un assistente virtuale con Watson Assistant
  • Collegare Watson Assistant a Watson Machine Learning

Bisogna dire che lavorare in ‘gruppi remoti’ non è mai semplicissimo, ma l’impegno non manca.

Alessandro e Andrea si muovono incessantemente dall’Aula virtuale alle conversazioni dedicate al workshop per supportare, dare consigli e suggerimenti a partecipanti impegnatissimi.

Nel pomeriggio, invece, ci ritroviamo insieme al Dott. Boselli per una lezione che possiamo ben dire corale…

Nel suo ultimo intervento, Roberto ha proposto un lavoro a distanza per mettere in pratica i fondamenti di Text Mining, Image Analytics e Sentiment Analysis.

Alcuni partecipanti si sono organizzati in piccoli gruppi, altri hanno preferito lavorare in autonomia e adesso è arrivato il momento di salire in cattedra per presentare le proprie analisi:

Dall’ambito scientifico a quello dell’intrattenimento, dall’uso dei Social in periodo di lockdown alla lettura delle emozioni… Anche il Dott. Boselli è entusiasta per la varietà di temi toccati e di strumenti utilizzati.

Questa occasione ci aiuta a riflettere sulle infinite applicazioni pratiche dei temi che affrontiamo durante le lezioni e su quanto sia interessante e sorprendente il lavoro sui dati.

Un commento su tutti è particolarmente eloquente:

“Clicchi un bottone e si apre una specie di vaso di Pandora… e poi vuoi continuare per capirne di più!”

Sabato mattina inizia l’ultimo modulo formativo del Master, dedicato a Social Network Analysis e Digital Analytics e l’Introduzione a questi temi è affidata al Dott. Alessandro ZoninSocial & Digital Media Strategy Leader presso IBM Italia.

Anche il suo intervento avrà un taglio applicativo, prima però è necessario:

  • Definire l’ambito specifico della Social Network Analysis
  • Creare un vocabolario comune per nominarne gli elementi della Rete
  • Comprendere il peso specifico delle diverse componenti

Approfondiamo, quindi, il significato specifico di termini come nodi e legami, scoprendo che la Social Network Analysis è una disciplina eminentemente relazionale.
È questo a differenziarla da altri settori come Social Media Analytics e Social Media Monitoring.

La Social Network Analysis si occupa, infatti, di individuare e fare previsioni su connessioni, reciproche influenze partendo da dati che possono provenire dai Social Network oppure da altre fonti.

Per comprendere meglio la natura relazionale dell’analisi indaghiamo, dunque, l’anatomia di un tweet:

Questo weekend di lezione, infine, si chiude con una panoramica sui più diffusi strumenti per la Social Network Analysis e due demo approfondite di quelli che ci guideranno nelle esercitazioni pratiche:

  • SocioViz: un programma disponibile online che ci guida nei contenuti dei post social
  • Gephi: software opensource dedicato alla visualizzazione e all’analisi delle Reti Sociali che approfondiremo nelle lezioni della prossima settimana

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