DATA ANALYSIS

Nel mondo di oggi, i dati hanno uno ruolo cruciale. La capacità di estrarre informazioni utili e interessanti da datasets complessi e di grandi dimensioni è di crescente importanza in diversi campi e discipline. Il corso di "Data analysis" mira a fornire agli studenti una solida preparazione sui concetti e sulle tecniche principali per raccogliere, pulire, analizzare e interpretare efficacemente i dati per prendere decisioni più informate.

Durante il corso, gli studenti apprenderanno i principi e le metodologie di analisi dei dati, nonché gli strumenti pratici e i software utilizzati dagli analisti di dati. In particolare, acquisiranno esperienza pratica lavorando con insiemi di dati reali, applicando metodi statistici e utilizzando il software e linguaggio di programmazione scientifica R.

Si richiede agli studenti una conoscenza di base dei concetti matematici di variabile, distribuzione e statistica (media, mediana, deviazione standard...). Inoltre, ci si aspetta che gli studenti abbiano buone capacità di utilizzo del computer.

Il corso tratterà i seguenti temi: introduzione all'analisi dei dati (introduzione ai dati, lettura e pulizia dei dati, descrizione dei dati, visualizzazione dei dati); analisi applicata dei dati (introduzione alla programmazione scientifica, importazione dei dati, trasformazione dei dati, visualizzazione dei dati, modellazione dei dati); fondamentali di statistica e inferenza (analisi di regressione); introduzione al machine learning; applicazione del machine learning.

Il corso comprenderà inoltre tre sessioni di laboratorio interattive con l'utilizzo del software scientifico R. Sessione 1: analisi dei dati in R; sessione 2: analisi di regressione in R; sessione 3: machine learning in R.

• Garrett Grolemund & Hadley Wickham, R for Data Science, 2nd edition
• Peter Dalgaard, Introductory Statistics with R (Statistics and Computing), 2nd Edition
• Bradley Boehmke & Brandon Greenwell , Hands-On Machine Learning with R

L'esame finale consisterà in un esame scritto a scelta multipla e in un esame di laboratorio di 2 ore, da svolgere con computer portatili personali. Inoltre, verranno assegnati agli studenti dei compiti a casa dopo le tre sessioni di laboratorio, che rappresenteranno fino a un terzo del voto finale.

scritto

Il corso si baserà sia su un'introduzione teorica ai concetti alla base dell'analisi dei dati, sia su un approccio pratico di "learning by doing", anche grazie alla forte enfasi posta sulle sessioni di laboratorio interattive.

Il ricevimento degli studenti sarà disponibile su appuntamento per tutta la durata del corso e nelle due settimane successive all'esame finale.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Cambiamento climatico e energia" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile