PRESENTAZIONE

L'insegnamento introduce il linguaggio di programmazione  R, uno strumento potente per l'analisi dei dati,  e si propone di arricchire il percorso formativo del Corso di Studio fornendo le basi per l'utilizzo di software statistici.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento si propone di  fornire competenze di analisi quantitativa dei fenomeni economici e sociali e per l’utilizzo del software R per l'analisi statistica dei dati.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

L'insegnamento ha l'obiettivo di sviluppare una base solida e operativa per l’utilizzo del linguaggio R nel trattamento e nell’analisi dei dati. Attraverso esempi pratici e attività guidate, i partecipanti acquisiranno le competenze essenziali per scrivere codice, gestire dataset, produrre semplici analisi statistiche e realizzare visualizzazioni informative.

Al termine delle lezioni gli studenti saranno in grado di:

• Descrivere la sintassi di base del linguaggio R, nell’ambito della scrittura di semplici script per l’analisi dei dati.

• Riconoscere e distinguere i principali tipi di dati (numerici, carattere, logici, fattori), durante l’esplorazione e la preparazione di dataset reali o simulati.

• Utilizzare correttamente vettori e data frame, per organizzare, filtrare e manipolare insiemi di dati in scenari applicativi semplici.

• Importare ed esportare dati da/verso formati comuni (CSV, Excel, TXT, RData), nell’ambito di attività di acquisizione e condivisione di dati.

• Eseguire operazioni di pulizia e trasformazione dei dati con funzioni base, in preparazione ad analisi statistiche o visualizzazioni.

• Calcolare statistiche descrittive e frequenze, per sintetizzare e interpretare dataset di piccole e medie dimensioni.

PREREQUISITI

È richiesta la conoscenza degli elementi di statistica descrittiva trattati nella prima parte dell'insegnamento di Statistica. Gli studenti che non possiedono tali conoscenze sono invitati a contattare il docente per indicazioni su eventuali attività di recupero.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni ed esercitazioni con uso del computer. In ragione dei suoi specifici obiettivi formativi, l'insegnamento è a frequenza obbligatoria.

Gli studenti in possesso di certificazione di disabilità, DSA o bisogni educativi speciali devono contattare, all’inizio delle lezioni, sia il docente, sia il referente per la disabilità del Dipartimento, Prof.ssa Serena Scotto (scotto@economia.unige.it), per concordare modalità didattiche e d'esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e consentano l'uso di eventuali strumenti compensativi.

PROGRAMMA/CONTENUTO

1. Introduzione a R e Rstudio

2. Tipi di dato in R: vettori, matrici, data.frame

3. Uso delle librerie e principali librerie di R

4. Importazione dei dati in R

5. Manipolazione dei dati in R

6. Rappresentazioni grafiche in R

7. Tabelle di contingenza in R

8. Regressione lineare in R

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Materiale fornito dal docente.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Febbraio 2025 - secondo semestre

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La valutazione è basata sulla realizzazione e successiva discussione di un piccolo progetto di gestione e analisi dei dati in R.

Per gli studenti del corso di laurea magistrale in Management l'insegnamento è classificato come Altra attività formativa e quindi l'esito dell'esame è espresso in termini di idoneità.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Il progetto è concepito per valutare la capacità dello studente di applicare le conoscenze acquisite e la sua autonomia nell’utilizzo degli strumenti computazionali introdotti durante il corso. La valutazione tiene conto dell’appropriatezza e della complessità delle analisi proposte, della loro accuratezza, della chiarezza dell’esposizione e della capacità di interpretare i risultati ottenuti.

ALTRE INFORMAZIONI

Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento.