La verifica si basa su due componenti complementari, lo svolgimento di un progetto di Data e/o Text Mining con conseguente redazione di un rapporto tecnico, stile articolo scientifico, e lo svolgimento di una prova d’esame, in laboratorio ed a calcolatore volta a verificare il grado di comprensione metodologica e teorica del candidato. Gli studenti sono incoraggiati al team working per quanto riguarda la componete progetto dell’esame, favorendo pertanto il confronto, la discussione e lo spirito critico, componenti irrinunciabili per un contesto complesso come quello oggetto del corso. Il progetto viene scelto dal candidato tra quelli segnalati dal docente come eleggibili a partire da quanto offre la piattaforma Kaggle (https://www.kaggle.com/), piattaforma digitale ed internazionale che offre uno spazio virtuale altamente professionalizzante dove si incontrano domanda ed offerta nell'ambito della Data Science.
Il progetto di machine learning attrbuisce un massimo di 21 punti assegnati i base ai seguenti criteri
Merito tecnico; rigore notazionale, accuratezza e correttezza (massimo 5 punti).
Chiarezza espositiva e di comunicazione delle idee del candidato, includendo leggibilità e visione critica (massimo 5 punti)
Inquadramento appropriato del problema trattato (massimo 2 punti)
Bilanciamento complessivo tra le diverse componenti del report (massimo 3 punti)
Assenza di ripetizioni, plagio ed auto plagio (massimo 3 punti)
Qualità dei diagrammi, tabelle, grafici, figure, ... (massimo 3 punti)
La prova d'esame in laboratorio ed a calcolatore attribuisce un massimo di 12 punti, ripartiti come segue; 6 punti per 6 quiz a risposta chiusa aventi per oggetto i concetti presentati nel corso e massimo 6 punti per una domanda aperta volta a valutare la capacità critica del candidato.
Infine, il candidato che lo desiderasse può richiedere di sostenere una prova orale (prevede domande di ragionamento e deduzione su argomenti presentati nel corso) che attribuisce un massimo di 3 punti.