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Erogati in lingua Inglese

Legenda
Semestre (Sem)
1Primo Semestre
2Secondo Semestre
AInsegnamento Annuale
Attività formative
BCaratterizzanti
Lingua d'erogazione
Insegnamento completamente offerto in lingua italiana
Insegnamento completamente offerto in lingua inglese
--Non definita
Didattica innovativa
I CFU riportati a fianco a questo simbolo indicano la parte dei CFU dell'insegnamento erogati con Didattica Innovativa.
Tali CFU riguardano:
  • Cotutela con mondo esterno
  • Blended Learning & Flipped Classroom
  • Massive Open Online Courses (MOOC)
  • Soft Skills
Dati Insegnamento
Contesto
Anno Accademico 2023/2024
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Corso di Studi (Mag.)(ord. 270) - CR (504) Agricultural Engineering
Piano di Studio preventivamente approvato AGA - Agricultural Engineering - A
Anno di Corso 1

Scheda Insegnamento
Codice Identificativo 057222
Denominazione Insegnamento DATA HARVESTING AND DATA ANALYSIS FOR AGRICULTURE
Tipo Insegnamento Corso Integrato
Crediti Formativi Universitari (CFU) 10.0
Semestre Secondo Semestre
Programma sintetico The collection, analysis, and interpretation of data generated by a production process have utmost importance in making decisions to target and achieve its objectives. The process investigated in this course is precision agriculture which aims at optimizing agricultural production through the use of resources where they are needed and only when they are needed. The course will lead to the understanding of which are the various data sources available in agriculture, from which sensors they originate, and what they can be used for. This will be done from the "supply chain perspective" typical of what is now called Agriculture 4.0. The main descriptive (mathematical) and operational (software) tools for processing, visualizing, and analyzing data will be provided. Tabular data, time series, and spatially distributed data will be considered. In particular, the following topics will be covered: Introduction to precision agriculture and the role of data in the agricultural supply chain Data sources: field sensors and remote sensing Integration, cleaning, and encoding of tabular, temporal, and spatial data Basic models for regression, classification, and clustering Lectures are organized as a mix of theoretical lectures and software laboratory exercises (using the python programming language) to allow students acquiring operational skills on the topics of the course. Real world use cases will be also presented through seminars given by experts from academia and industry.
Settori Scientifico Disciplinari (SSD)
Attività formative Codice SSD Descrizione SSD CFU
B
ING-INF/05
SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
5.0
B
ING-INF/03
TELECOMUNICAZIONI
5.0

Orario: aggiungi e rimuoviScaglioneCodiceDenominazione ModuloDocente/iCFUSem.Lingua offertaProgramma dettagliato
Da (compreso)A (escluso)
---AZZZZ057300DATA HARVESTING AND DATA ANALYSIS FOR AGRICULTURE MODULE 2Amigoni Francesco5.02
057299DATA HARVESTING AND DATA ANALYSIS FOR AGRICULTURE MODULE 1Bestagini Paolo5.02
manifesti v. 3.9.3 / 3.9.3
Area Servizi ICT
25/04/2025