CODICE 118576 ANNO ACCADEMICO 2025/2026 CFU 15 cfu anno 1 MANAGEMENT FOR ENERGY AND ENVIRONMENTAL TRANSITION (MEET) 11939 (LM-77 R) - GENOVA LINGUA Inglese SEDE GENOVA MODULI Questo insegnamento è composto da: ADVANCED DATA ANALYTICS DATA ANALYTICS ENERGY TRANSITION AND POWER SYSTEM MANAGEMENT 2 ENERGY TRANSITION AND POWER SYSTEMS MANAGEMENT 1 STRATEGIC DECISION MAKING PROCESS AND QUANTITATIVE METHODS MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE L'insegnamento di Data Analytics tratta gli elementi fondamentali dell’inferenza statistica, sia tramite l'approccio classico basato sulla verosimiglianza che tramite simulazione, e gli aspetti sia teorici che applicativi dell’analisi dei modelli di regressione e classificazione con particolare attenzione alle applicazioni in campo economico e sociale. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI L’insegnamento ha come obiettivo principale quello di fornire gli strumenti fondamentali di analisi statistica inferenziale. Le competenze che devono essere acquisite alla fine dell’insegnamento riguardano: la conoscenza degli elementi di base del calcolo delle probabilità, in modo da permettere la comprensione dei concetti fondamentali dell’inferenza statistica; l’acquisizione delle principali tecniche di inferenza statistica (in particolare teoria della stima puntuale e per intervalli e verifica di ipotesi); la padronanza di alcuni modelli statistici per l’analisi delle relazioni statistiche (dipendenza e indipendenza, correlazione, regressione) sia dal punto inferenziale. Le competenze acquisite includeranno anche la capacità di lettura e comprensione di analisi statistiche, nonché di produzione di corrette analisi di dati in semplici contesti applicativi. PREREQUISITI L'insegnamento non presuppone prerequisiti. MODALITA' DIDATTICHE PREVALENTEMENTE A DISTANZA - CLUSTER EDUNEXT 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 Elena Lagomarsino elena.lagomarsino@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 DOCENTI E COMMISSIONI STEFANO BRACCO Ricevimento: Il ricevimento è previo appuntamento concordato per via telefonica o e-mail. Riferimenti: Stefano Bracco, DITEN, Via Opera Pia 11a, primo piano, ufficio n. I.20, 16145 Genova Campus di Savona, Via Magliotto 2, palazzina Delfino, ufficio n. 3, 17100 Savona tel. +39-01921945123, cell. +39-3357917372, e-mail: stefano.bracco@unige.it MARTA NAI RUSCONE Ricevimento: È possibile fissare il ricevimento con la docente contattandola via mail all'indirizzo marta.nairuscone@unige.it ANDREA CIACCI Ricevimento: Il ricevimento ha luogo ogni mercoledì dalle ore 12.00 alle ore 13.00 presso il Dipartimento di Economia (DIEC, via Francesco Vivaldi 5, I piano). E' possibile chiedere un ricevimento via Teams. Il ricevimento in presenza o su Teams deve essere concordato preventivamente tramite mail (andrea.ciacci@unige.it) STEFANO MASSUCCO Ricevimento: Su appuntamento, concordato via email o telefono. Tel. 3292106116, e-mail: stefano.massucco@unige.it Commissione d'esame ANDREA CIACCI STEFANO BRACCO (Presidente Supplente) STEFANO MASSUCCO (Presidente Supplente) MARTA NAI RUSCONE (Presidente Supplente) LEZIONI Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy
