ANALISI DATI

Anno accademico
2021/2022 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
DATA ANALYSIS DATA ANALYSIS
Codice insegnamento
CT0528 (AF:332988 AR:176338)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
CHIM/02
Periodo
II Semestre
Anno corso
2
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
L’insegnamento si inserisce tra le attività formative caratterizzanti del corso di laurea triennale di CHIMICA E TECNOLOGIE SOSTENIBILI (curriculum SCIENZE E TECNOLOGIE DEI BIO E NANOMATERIALI), volte a fornire allo studente i fondamenti teorici, i metodi di calcolo e la relativa metodologia (algoritmo) adeguata per modellare un dato esperimento, analizzare i dati ottenuti e applicare correttamente i modelli matematici adatti alla loro descrizione mediante l'implementazione pratica con l'ausilio di opportuni software.
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Conoscenza e comprensione dei principi teorici e matematici di base delle principali metodologie per modellare e gestire un esperimento (in ambito chimico e spettroscopico) e per la sua analisi con l’ausilio di opportuni programmi.
CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Capacità di utilizzare appieno i concetti (teorici e matematici) appresi per modellare e gestire adeguatamente il singolo esperimento usufruendo dell’ausilio di opportuni programmi, e capacita’ di condurre in maniera adeguata la relativa analisi del dato sperimentale.
Capacità di utilizzare adeguatamente i risultati ottenuti con le tecniche di analisi del dato e il relativo software discusso nel corso.
CAPACITA' DI GIUDIZIO
Capacità di eseguire una valutazione critica dei risultati sperimentali.
Nozioni di base di matematica.
Modelli matematici di un esperimento e misure sperimentali. Introduzione alle scale di misura e loro impiego. Funzioni densità e distribuzione di probabilità, momenti e loro proprieta’, ed impiego in ambito di analisi del dato sperimentale (tramite il software R commander). Introduzione all’ambiente software MATLAB/OCTAVE e al suo uso per il calcolo numerico e l’analisi del dato sperimentale in ambito scientifico: strutture di dati, algebra lineare e calcolo vettoriale, funzioni e determinazione dei loro massimi e minimi, gradiente, divergenza, laplaciano, loro grafici, calcolo degli integrali, modelli lineari e non lineari nei parametri, metodi per la soluzione di equazioni differenziali ordinarie, nozioni di base di algebra e calcolo matriciale, autovettori, autovalori e decomposizione ai valori singolari (SVD), il tutto corredato dalle applicazioni in ambito chimico e spettroscopico (tramite MATLAB/OCTAVE e/o R commander), concetti di base del campionamento dei segnali, trasformata di Fourier, convoluzione, deconvoluzione, trasformata di Fourier discreta. Alcune tecniche di riduzione del rumore (FFT, media mobile, Savitzky-Golay).
Principalmente appunti di lezione.
Philip. R. Bevington, D. Keith Robinson “Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences”, McGraw-Hill Education, 2003.
La verifica dell’apprendimento avviene attraverso una prova orale (durata circa 20-25 minuti).
Durante tale prova gli/le studenti dovranno presentare un esempio di applicazione dei metodi esposti nel corso alla soluzione di un problema in ambito scientifico usando il software MATLAB/OCTAVE, e rispondere a delle domande sull’intero programma, dimostrando di conoscere e sapere esporre in modo corretto gli argomenti trattati e di saper applicare i diversi metodi impiegati nel corso per analizzare un esperimento, e di saper discutere i relativi risultati.
Corso frontale organizzato in lezioni comprensive anche dell’impiego pratico di opportuni programmi per l’analisi del dato (principalmente MATLAB/OCTAVE, alcuni esempi anche con R commander). Nella piattaforma MOODLE di Ateneo dopo ogni lezione verrà caricato il materiale didattico proiettato in aula comprensivo di materiale supplementare e di alcuni esempi di applicazione dei concetti per la descrizione ed interpretazione del dato con diversi software.
Italiano
Accessibilità, Disabilità e Inclusione

Accomodamenti e Servizi di Supporto per studenti con disabilità o con disturbi specifici dell’apprendimento:
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. In caso di disabilità motoria, visiva, dell’udito o altre disabilità (Legge 17/1999) o un disturbo specifico dell’apprendimento (Legge 170/2010) e si necessita 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), si contatti l’ufficio Disabilità e DSA disabilita@unive.it.

LA STRUTTURA E I CONTENUTI DELL'INSEGNAMENTO POTRANNO SUBIRE VARIAZIONI IN CONSEGUENZA DELL'EPIDEMIA DI COVID-19.
orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 29/04/2021