Nessuno

ll corso intende avvicinare gli studenti all'introduzione del linguaggio di programmazione Python, all'analisi dei dati fornendo loro gli strumenti statistici indispensabili per lo studio e la descrizione di un qualsivoglia fenomeno attraverso rappresentazioni grafiche e misure di sintesi. Per molti degli argomenti proposti saranno mostrate delle applicazioni su dati reali mediante l'uso di Python. Gli obiettivi formativi del corso possono essere ulteriormente descritti di seguito:

CONOSCENZA E COMPRENSIONE: conoscere strumenti preliminari del linguaggio di programmazione Python per statistica e analisi dati.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: saper applicare librerie Python per risolvere determinari esercizi e problemi semplici.

1. Introduzione alla statistica utilizzando Python: librerie numpy e scipy. 2. Esplorando i dati attraverso grafici e indicatori analitici attraverso Python: librerie pandas e matplotlib. 3. Elementi introduttivi per analisi dati e Machine learning con l'utilizzo di Python: cenni sulla libreria scikit-learn. 4. Applicazioni e analisi statistiche su dati reali mediante l'utilizzo di Python: utilizzo di dataset di benchmark.

(C) Cay S. Horstmann, Rance D. Necaise, M. Dalpasso Concetti di Informatica e fondamenti di Python Maggioli Editore, 2019. ISBN: 8891635433

(C) A. Agresti, C. Franklin Statistica - l'arte e la scienza d'imparare dai dati Pearson Italia, Milano, 2016. ISBN: 978-8865189511

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• - Lezioni frontali - Esercitazioni - Slide - Project work - Seminari Utilizzo del linguaggio di programmazione open source Python

• La valutazione degli studenti consiste in due prove: - un project work, riguardante esercizi in Python sulle tematiche riportate nei contenuti del corso, da completare in gruppo (max 3 persone) o singolarmente; - una prova orale, consistente in domande di approfondimento sugli esercizi della prova scritta o su qualsiasi altro argomento trattato nel corso e riportato nei contenuti del corso. Il project work verra assegnato allo studente durante l'ultima lezione frontale oppure con esplicita richiesta via mail. Il project work potrò essere svolto in maniera remota entro una settimana dall'assegnazione. Lo studente potrà consultare il materiale didattico messo a disposizione dal docente. Il docente metterà a disposizione esempi di project work svolti negli anni precedenti. 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 (18/30). Il docente valuterà la risoluzione del project work in merito all'implementazione dell'analisi statistica, e dalla visualizzazione del dato richiesta. La prova orale deve essere sostenuta nello stesso appello del project work. Nel caso di esito negativo per la prova orale (votazione minore di 18/30), lo studente deve ripetere anche il project work. Il voto finale sarà calcolato attraverso la seguente media pesata: 0.7 * votazione project work + 0.3 * votazione prova orale.

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