OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

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.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Gli obiettivi formativi che saranno valutati ai fini del superamento della prova parziale relativa a questo modulo 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.

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 in Excel; saper leggere analisi statistiche effettuate con le metodologie presentate nel modulo.

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 nel modulo.

PREREQUISITI

Nessuno.

MODALITA' DIDATTICHE

Didattica erogativa in presenza e a distanza.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione alla statistica. Statistica descrittiva e inferenziale. Popolazioni e campioni.
Distribuzioni di frequenze e frequenze cumulate. Rappresentazioni grafiche per variabili categoriche, per serie storiche, per variabili quantitative. Rappresentazioni grafiche e tabelle per descrivere le relazioni tra variabili.
Indici di posizione: media, mediana, moda e percentili.
Indici di variabilità e box-plot. La misura della concentrazione.
Misure delle relazioni tra variabili: covarianza e correlazione.
Regressione lineare semplice.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Newbold, Carlson, Thorne, Statistica. Nona edizione. Pearson (2021). Gli studenti stranieri possono fare riferimento alla versione inglese del libro di testo. Per gli argomenti non trattati dal libro di testo saranno distribuiti materiali aggiuntivi a cura del docente.

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/11758/studenti-orario

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

La prova parziale per l'acquisizione dell'open badge consiste in 10 domande a risposta multipla e in un esercizio in Excel.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Le domande a risposta multipla hanno come obiettivo l'accertamento dell'acquisizione delle conoscenze, mentre l'esercizio in Excel serve per misurare la capacità di applicare le conoscenze acquisite. 

ALTRE INFORMAZIONI

Si consigliano gli studenti lavoratori e gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi del modulo, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.