Benvenuti alla terza settimana. Dopo aver capito come nascono i dati e come gestirne le prime imperfezioni, ora alziamo il livello della sfida. In questo modulo, ci tufferemo nel cuore della qualità dei dati, imparando a misurarla nelle sue dimensioni, dalla completezza alla consistenza, e ad affrontare il problema dei dati mancanti. Esploreremo il mondo complesso e "disordinato" dei Real-World Data (RWD), distinguendo tra dati strutturati e non, e impareremo l'arte di estrarre variabili significative. Infine, affronteremo il rischio insidioso dei bias e vedremo come preparare un dataset pulito, equo e pronto per l'analisi, mettendo insieme tutti i pezzi del puzzle.

Obiettivi della settimana:
Al termine di questa settimana, sarai in grado di:

  • distinguere i dati strutturati dai dati non-strutturati presenti nella Real-World Data (RWD);
  • discutere e spiegare l'impatto della qualità e preparazione dei dati sulle performance degli algoritmi AI attraverso esempi pratici.