Il modulo ha come obiettivo principale fornire agli studenti le nozioni e gli strumenti di base per la gestione e l’analisi dei dati. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di: · Comprendere i concetti base della data science e il ruolo dei dati in ambito scientifico. · Acquisire familiarità con i principali tipi di dati e saperli organizzare e preparare in Excel. · Utilizzare funzioni di base e avanzate di Excel per analizzare dataset (filtri, formule, tabelle pivot). · Creare grafici e tabelle per sintetizzare i dati. · Interpretare i risultati delle analisi per trarne conclusioni utili.
Gli obiettivi formativi che saranno valutati ai fini del superamento dell’esame finale sono riassunti nello schema seguente:
Conoscenza e comprensione: Conoscenza dei principali strumenti per la sintesi e la presentazione dei dati, attraverso l’acquisizione dei principali strumenti di statistica descrittiva; conoscenza delle tecniche probabilistiche per l’analisi di semplici fenomeni aleatori; acquisizione degli strumenti tipici dell’inferenza statistica da utilizzare in problemi di stima e di verifica di ipotesi.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione: Capacità di utilizzare le tecniche opportune in base al tipo di dati da analizzare; saper effettuare analisi descrittive di base per fenomeni univariati e bivariati utilizzando i principali indici di sintesi; essere in grado di effettuare semplici calcoli in situazioni di incertezza; saper applicare le principali tecniche di inferenza statistica; saper leggere analisi statistiche effettuate con le metodologie presentate nell’insegnamento.
Autonomia di giudizio: Essere in grado di interpretare i risultati ottenuti dalle analisi statistiche in termini operativi sulla base del contesto applicativo da cui provengono i dati analizzati, essendo quindi in grado di utilizzare i risultati nell’ottica di processi decisionali.
Abilità comunicative: Acquisire i primi rudimenti del linguaggio tecnico tipico della disciplina per comunicare in modo chiaro e senza ambiguità con interlocutori specialisti e non specialisti.
Capacità di apprendimento: Essere in grado di leggere correttamente i risultati di indagini statistiche anche in contesti di maggiore complessità rispetto a quelli presentati nell’insegnamento.
Sono previste lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico con uso di Excel.
Parte I: Statistica descrittiva
Parte II: Calcolo delle probabilità
Parte III: Inferenza statistica
Newbold, Carlson, Thorne, Statistica. Nona edizione. Pearson (2021).
Le lezioni iniziano a settembre.
L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy
L'esame consiste in una prova scritta/pratica con domande a risposta multipla ed alcuni esercizi da risolvere usando Excel.
Le domande a risposta multipla servono ad accertare la conoscenza e la comprensione degli argomenti trattati a lezione, gli esercizi servono a valutare la capacità dello studente di applicare i metodi appresi.