Conoscenze base di statistica e di informatica

ll corso intende avvicinare gli studenti all'introduzione del linguaggio di programmazione Python, all'analisi dei Big Data fornendo loro gli strumenti statistici e di Machine Learning fondamentali per lo studio e la descrizione di un qualsivoglia fenomeno economico attraverso rappresentazioni grafiche e misure di sintesi. Per molti degli argomenti proposti saranno mostrate delle applicazioni su dati reali (economici) mediante l'uso di Python.

1. Introduzione al corso e introduzione alla statistica
2. Esplorando i dati attraverso grafici e indicatori analitici
3. Introduzione al Machine Learning
4. Elementi introduttivi per analisi Big Data e Machine learning
4. Applicazioni e analisi di Machine Learning su dati reali mediante l'utilizzo di Python

• 1.  (C) Cay S. Horstmann, Rance D. Necaise, M. Dalpasso Concetti di Informatica e fondamenti di Python Maggioli Editore , \, 2019
• 2.  (C) A. Agresti, C. Franklin Statistica - l'arte e la scienza d'imparare dai dati Pearson Italia, Milano, 2016
• 3.  (A) Christopher M. Bishop Pattern Recognition and Machine Learning Springer, USA, 2006

• - Lezioni frontali
  - Esercitazioni
  - Project work
  - Seminari

• La valutazione degli studenti consiste in due prove:
  - un project work, riguardante esercizi svolti durante il corso, da completare in gruppo o singolarmente;
  - una prova orale, consistente in domande di approfondimento sugli esercizi della prova scritta o su qualsiasi altro argomento trattato nel corso.
  Il project work è propedeutico alla prova orale, per accedere alla quale lo studente deve aver ottenuto almeno la sufficienza nella valutazione del project work.
  La prova orale deve essere sostenuta nello stesso appello del project work. Nel caso di esito negativo per la prova orale, lo studente deve ripetere anche il project work.

Inglese