CODICE 106839 ANNO ACCADEMICO 2025/2026 CFU 3 cfu anno 1 ECONOMICS AND DATA SCIENCE 11937 (LM-56 R) - GENOVA LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 1° Semestre PROPEDEUTICITA Propedeuticità in uscita Questo insegnamento è propedeutico per gli insegnamenti: ECONOMICS AND DATA SCIENCE 11267 (coorte 2025/2026) STATISTICAL LEARNING 41601 ECONOMICS AND DATA SCIENCE 11937 (coorte 2025/2026) STATISTICAL LEARNING 41601 PRESENTAZIONE Il corso è rivolto a fornire le competenze di base relative all'utilizzo del software R e, più in generale, i concetti inerenti la programmazione statistica con particolare attenzione ad applicazioni di carattere economico-finanziario. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI L'insegnamento ha come Obiettivi Principali: l'Apprendimento delle Principali Nozioni di Programmazione del software R finalizzate allo sviluppo di modelli finanziari e alla analisi statistica. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Il corso si propone di far acquisire agli studenti le abilità tecniche ed i criteri di programmazione essenziali ad affrontare modelli matematico-statistico in ambito economico-finanziario. Come principale risultato di apprendimento, il corso si pone l'obiettivo di fornire le conoscenze basilari per affrontare la costruzione, l'implementazione, l'elaborazione dati di modelli di carattere economico-finanziario. PREREQUISITI Una conoscenza di base derivante da una laurea triennale contenenti i fondamenti nelle discipline matematico-statistiche. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni frontali ed esercitazioni in aula. In alternativa, in funzione della situazione sanitaria, lezioni in teledidattica on-line su piattaforma TEAMS. 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 Il corso prevede una serie di argomenti sviluppati sequenzialmente secondo il seguente programma: Parte I: La console R, funzioni base di gestione, la IDE R Studio Parte II: Vettori - assegnazione; vettori numerici, logici, testuali e di indici Parte III: Modalità d'uso, Tipologie, Classi ed Attributi; strutture ricorsive e conversione di oggetti Parte IV: manipolazione di stringhe, formati ed espressioni regolari Parte V: Fattori: livelli e variabili categoriche Parte VI: Matrici ed Array - vettori bidimensionali, operazioni matriciali, tensori Parte VII: Liste e Data frames Parte VIII: import ed export di dati Parte IX: R packages - estendere le funzionalità di calcolo (library e namespace) Parte X: Grafici con R - Low level e High level architecture; funzioni di layout Parte XI: Programmazione - Function, Scope, Debugging, Conditional Execution, Loops e Vectorization Parte XI: analisi statistica di dati ed approfondimenti tematici con discussione di codici di rilevanza economico-finanziaria TESTI/BIBLIOGRAFIA Dispense, supporti multimediali e testi di approfondimento specifico sono forniti direttamente agli studenti. Oltre al materiale disponibile sul canale TEAMS (/aulaweb) del corso verranno fornite indicazioni bibliografiche puntuali direttamente su richiesta. DOCENTI E COMMISSIONI PIER GIUSEPPE GIRIBONE Ricevimento: Su richiesta, tramite mail, sarà sempre disponibile definire un appuntamento tramite piattaforma TEAMS senza vincoli di orari oppure in presenza presso l'ufficio dei docenti a contratto. LEZIONI INIZIO LEZIONI L'insegnamento viene svolto in accordo con il calendario didattico del primo semestre. Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME L'esame è orale. La prova consiste nello svolgimento di esercizi di programmazione con relativo commento al codice. MODALITA' DI ACCERTAMENTO L'esame è orale e permette di verificare l'effettivo grado di apprendimento disciplinare della materia in accordo agli obiettivi formativi ed i risultati attesi. In particolare il candidato deve dimostrare adeguate abilità di approccio teorico alla disciplina e di programmazione . I parametri di valutazione dell'idoneità comprendono la qualità del codice sviluppato, la rispondenza alla funzionalità, la capacità di ragionamento ed analisi critica delle soluzioni proposte e dei risultati ottenuti.