MANAGERIAL ANALYTICS

Anno accademico 2019/2020 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese MANAGERIAL ANALYTICS
Codice insegnamento EM1305 (AF:317084 AR:170602)
Modalità
Crediti formativi universitari 6
Livello laurea Laurea magistrale (DM270)
Settore scientifico disciplinare SECS-S/06
Periodo 1° Periodo
Anno corso 1
Spazio Moodle Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
L’insegnamento appartiene alle attività formative a libera scelta del corso di laurea magistrale in Management; il corso mira a rispondere alla seguente domanda “Cosa sono gli analytics e come possono essere utilizzati al meglio per prendere decisioni nel management?” Nella sostanza, l’insegnamento si pone come obbiettivo l’apprendimento di alcuni dei principali strumenti analitici e concettuali necessari per esaminare e risolvere problemi decisionali in un contesto aziendale. In particolare, esso mira a fornire le conoscenze legate alle principali tecniche prescrittive a supporto delle decisioni in ambito aziendale con particolare attenzione alla loro formulazione, implementazione e analisi tramite foglio di calcolo elettronico e altri software dedicati. Sarà data enfasi all’applicazione: lo studente apprenderà con esperienza diretta in aula come rappresentare in maniera analitica problemi manageriali complessi, come rappresentare e quantificare le variabili fondamentali in gioco e i legami fra le stesse. Il corso mira anche a fornire abilità e competenze su come utilizzare i dati a disposizione per implementare modelli analitici a supporto delle decisioni, come leggere i risultati forniti dai modelli in uso e come interpretarli per proporre soluzioni opportune alle sfide manageriali oggetto di studio.
Risultati di apprendimento attesi
Conoscenze e capacità di comprensione
La frequenza e la partecipazione alle lezioni, le attività di studio sia individuali che a gruppi proposte in itinere tramite la piattaforma Moodle, nonché lo studio individuale consentiranno allo studente di acquisire le seguenti conoscenze e capacità di comprensione:
apprendere e classificare alcuni tra i principali metodi analitici (descrittivi, predittivi e prescrittivi);
apprendere come utilizzare tali metodi per rappresentare, esaminare e proporre soluzioni a problemi decisionali tipici delle imprese;
apprendere e comprendere le principali tecniche utili a trasporre un problema decisionale complesso in modelli trattabili analiticamente anche tramite la suddivisione in problemi più semplici integrati tra loro opportunamente;
conoscere e saper utilizzare alcune importanti tecniche di base in supporto alle decisioni aziendali quali i metodi multicriteriali per le decisioni, i metodi ad albero, le recenti tecniche della blockchain, l’intelligenza artificiale al servizio dei metodi decisionali prescrittivi.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Attraverso lo studio individuale, la lettura dei materiali suggeriti dal docente, la discussione di casi aziendali, il lavoro dedicato alla preparazione e all’esposizione di lavori di gruppo, lo svolgimento di esercitazioni su software e di homework basati su esempi pratici, lo studente avrà acquisito le seguenti capacità di applicare le conoscenze apprese:
saper utilizzare le principali tecniche predittive e/o prescrittive a supporto delle decisioni aziendali, basate su strumenti analitici e concettuali, utili per esaminare e risolvere problemi gestionali;
saper utilizzare i fogli elettronici di calcolo per visualizzare, analizzare e risolvere casi pratici di decisioni complesse;
saper interpretare i dati e i risultati forniti dall’utilizzo di tecniche matematico-statistiche e software dedicati con riferimento a problemi decisionali complessi;
saper utilizzare tecniche innovative quali la blockchain e l’intelligenza artificiale per condurre analisi prescrittiva a servizio di sistemi di supporto alle decisioni semi-automatici.

Capacità di giudizio, abilità comunicative, capacità di apprendimento
Per quanto concerne l'autonomia di giudizio, le abilità comunicative e le capacità di apprendimento, sempre attraverso la discussione di casi aziendali e l’interazione con il docente e i pari lo studente apprenderà come:
saper formulare giustificazioni razionali a supporto dei propri giudizi, comprendendone i relativi punti di forza e i limiti sulla base di ipotesi, dati e modelli (critical thinking e analytical thinking);
saper formulare e comunicare un'adeguata analisi e interpretazione economico-finanziaria dei fatti aziendali anche tramite l'utilizzo di software.

Prerequisiti
Questo insegnamento vuole porre l’accento sulle applicazioni piuttosto che sulla teoria. Alcune conoscenze di base di matematica e statistica sono sicuramente utili, anche se il materiale è in gran parte privo di prerequisiti diretti. Un po’ di familiarità col software per foglio di calcolo è apprezzabile. Lo studente interessato può fare riferimento ai contenuti dei corsi di base di matematica al seguente link: https://www.unive.it/data/insegnamento/282590/programma
Contenuti
Il progrmma del corso può essere sommariamente suddiviso nelle seguenti unità didattiche:
1. Cosa significa “Managerial analytics”? Descriptive, Predictive and Prescriptive analytics.
2. Prescriptive analytics: ottimizzazione e metodi basati su strutture ad albero
3. Metodi decisionali multicriteriali e applicazioni reali
4. Alberi decisionali: rappresentazione classica, simulazioni e recenti sviluppi di Machine Learning
5. Intelligenza artificiale al servizio delle moderne sfide del management
Testi di riferimento
La maggior parte del materiale didattico utilizzato curato dal docente sarà reso disponibile dal docente sulla pagina moodle del corso.

Letture integrative suggerite
Oakshott L. (2016) Essential Quantitative Methods for Business, Management and Finance VI Ed. Palgrave (also available in ebook).
Shalev-Shwartz, S., & Ben-David, S. (2014). Understanding machine learning: From theory to algorithms. Cambridge university press.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La valutazione si basa sulla partecipazione in aula, su attività in itinere e su una prova orale. L'esame è valutato su una base di 30 punti. 18 punti è il livello minimo per ricevere i 6 crediti relativi all’insegnamento.

Partecipazione in aula (10%): il docente monitora e valuta la partecipazione degli studenti durante le attività in aula e su Moodle.
Quiz/Esercitazioni Moodle (20%): agli studenti verranno proposti quiz e/o esercitazioni tramite la piattaforma Moodle da svolgere in autonomia.
Lavoro di Gruppo (30%): gli studenti verranno divisi in gruppi di lavoro. Ad ogni gruppo sarà assegnato un argomento in cui alcune delle metodologie viste in classe devono essere implementate al fine di prendere una "buona" decisione. Il gruppo deve riconoscere, organizzare ed elaborare i dati significativi disponibili al fine di ottenere risultati utili per risolvere il problema proposto.
Esame orale (40%): agli studenti verranno proposte domande teoriche o brevi esercizi relativi ai materiali analizzati in classe. Verrà anche richiesto di argomentare rispetto al lavoro di gruppo svolto.

Valutazione degli studenti non frequentanti.
Seppur altamente consigliata, la partecipazione alle lezioni non è obbligatoria. Agli studenti non frequentanti verrà richiesto di svolgere le attività su Moodle (20% voto finale), un assignment individuale con report finale scritto (30%) e un esame orale (50%).
Metodi didattici
Il corso è suddiviso in 15 lezioni in aula della durata di due ore accademiche l'una. L'attività in classe è sia teorica che pratica: la frequenza delle lezioni e la partecipazione attiva è altamente consigliata. Le lezioni saranno suddivise in attività frontali (circa 50%), attività pratiche/laboratoriali (circa 30%), attività di "flipped-room" (circa 20%). Durante le lezioni frontali saranno affrontate le questioni tecniche e teoriche legate agli argomenti del corso; durante le attività pratiche saranno analizzati casi di studio e situazioni in cui gli argomenti studiati trovano applicazione; durante le attività “flipped”, gli studenti saranno protagonisti nello spiegare ai compagni alcuni argomenti selezionati dal docente e, eventualmente, nel presentare alla classe i risultati dei lavori di gruppo. Il corso è accompagnato da un corso attivato sulla piattaforma online Moodle dove il docente caricherà materiale ed esercitazioni da svolgere in itinere.
Altre informazioni
Accessibilità, Disabilità e Inclusione.
Ca’ Foscari applica la Legge Italiana (Legge 17/1999; Legge 170/2010) per i servizi di supporto e di accomodamento disponibili agli studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento. Studenti con disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o con un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) che necessitano di supporto (assistenza in aula, ausili tecnologici per lo svolgimento di esami o esami individualizzati, materiale in formato accessibile, recupero appunti, tutorato specialistico a supporto dello studio, interpreti o altro) possono contattare l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.
Modalità di esame
orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma
23/08/2019