CODICE 108329 ANNO ACCADEMICO 2025/2026 CFU 6 cfu anno 3 MEDIA, COMUNICAZIONE E SOCIETÀ 11417 (L-20) - SAVONA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01 LINGUA Italiano SEDE SAVONA PERIODO 2° Semestre PROPEDEUTICITA Propedeuticità in ingresso Per sostenere l'esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami: MEDIA, COMUNICAZIONE E SOCIETÀ 11417 (coorte 2023/2024) TECNOLOGIE E LINGUAGGI PER LE DIGITAL HUMANITIES 90597 2023 MODULI Questo insegnamento è un modulo di: GESTIONE DEI DATI E DELL'INFORMAZIONE MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Introduzione a strumenti utile nell'area della Data Science come il linguaggio Python e le librerie collegate (itertools, numpy, scipy, ecc.) ed esempi di applicazioni dell'informatica e della statistica all'analisi di dati. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Lo studente dovrà acquisire adeguate conoscenze su metodi, strumenti e algoritmi di ricerca dei dati basati sulla statistica e sull'intelligenza artificiale. Lo studente dovrà essere in grado, in laboratorio, di analizzare un campione di dati mediante l'uso del software R e poi di redigere una relazione. MODALITA' DIDATTICHE Lezioni frontali in presenza ed esercitazioni in laboratorio in linguaggio R. PROGRAMMA/CONTENUTO Teoria: - Metodi per il trattamento dei dati: l'analisi statistica e l'intelligenza aritificiale; - I campioni e l'analisi statistica. Cenni di statistica descrittiva. I Boxplot. Statistica inferenziale. Test delle ipotesi. - introduzione all'intelligenza artificiale. Tipi di problemi e paradigmi di risoluzione. La pianificazione e la ricerca. Ricerca non informata e informata. Gli algoritmi evolutivi. Esempi reali e applicazione al trattamento dei dati. Laboratorio: - Introduzione al linguaggio R. Grafici e tabelle. Statistica inferenziale e test in R. - Esempi reali e uso dei dati ISTAT. Redazione di un progetto di analisi dei dati con uso di R. TESTI/BIBLIOGRAFIA Dispense del docente. Per la parte di intelligenza artificiale si fa riferimento ad alcune parti del libro: Rishal Hurbans, "Intelligenza artificiale spiegata in modo facile" , Ed. APOGEO, 2024 il dettaglio dei capitoli di riferimento del libro verrà indicato dal docente durante il corso. LEZIONI Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Esame scritto con domande di teoria ed esercizi.Presentazione di una relazione scritta di analisi di un campione di dati. La relazione si consiglia venga svolta in gruppo (massimo 4 persone). Il voto finale è media aritmetica delle due valutazioni. Il superamento avviene se il voto della singola parte è almeno 17 e se la media complessiva è almeno 18.
