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Data Science
| Settore scientifico disciplinare | Numero crediti formativi (CFU) | Docente |
| ING-INF/05 (IINF-05/A) | 6 | Noemi Scarpato |
Obiettivi formativi
Il corso si propone di mettere in grado gli studenti di utilizzare i dati per supportare il decision-making, fornendo competenze per l’analisi dei dati e lo sviluppo di modelli predittivi, e sviluppare soluzioni software che permettono di creare valore dai dati, sfruttando tecniche statistiche, di machine learning e di visualizzazione dei dati per trasformare i dati in informazioni utili e significative. Attraverso un approccio pratico, il corso integra strumenti avanzati come Python, R, e librerie specializzate, offrendo opportunità di lavorare su dataset reali e sviluppare progetti applicativi in diversi settori, tra cui finanza, sanità e industria.
L’insegnamento contribuisce anche al potenziamento delle capacità trasversali Autonomia di giudizio, Abilità comunicative e Capacità di apprendimento degli studenti.
Risultati di apprendimento attesi;
Al termine del corso lo studente dovrà aver acquisito:
Conoscenza e capacità di comprensione
Aver acquisito la conoscenza della teoria relativa alla definizione modelli predittivi per la data science - Aver acquisito la conoscenza e comprensione dei principi della produzione di software per la data science
Aver acquisito la conoscenza dei principali strumenti e linguaggi per la data science.
Aver acquisito la capacità di comprensione dei concetti presentati allo scopo di progettare soluzioni integrate per la data science.
Capacità di affrontare problemi di progettazione, utilizzo e gestione dei dati.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente dovrà dimostrare la capacità di applicare le conoscenze acquisite agli ambiti applicati relativi alla gestione dei dati aziendali dimostrando la comprensione dei fenomeni inerenti all’analisi dei dati e la sua applicazione in contesti pratici per la risoluzione di problemi nuovi o complessi.
Abilità di giudizio
Lo studente dovrà dimostrare la capacità di gestire la complessità della gestione dei dati in ambito aziendale e formulare giudizi fondati, anche con informazioni parziali.
Abilità di comunicare
Lo studente dovrà essere in grado di comunicare i concetti appresi sia ad utenti esperti che non in modo chiaro ed efficace.
Capacità di apprendimento
Lo studente dovrà dimostrare di saper gestire autonomamente il processo di apprendimento individuando gli strumenti più efficaci per la propria crescita professionale.
Programma del Corso
- La pianificazione strategica e il conseguimento degli obiettivi aziendali
- Pianificazione e gestione strategica
- La generazione del valore
- Valutazione delle prestazioni aziendali
- Il modello delle cinque forze competitive di Michael Porter: analisi dell'ambiente
- La collocazione dell'impresa e la composizione del mercato
- L'analisi del settore e della concorrenza
- Il modello della teoria dei giochi
- Il potenziale dell'impresa: risorse e competenze
- Le risorse, le competenze e il vantaggio competitivo
- Elaborazione ed implementazione strategica
- La struttura organizzativa
- Impiego della statistica per la gestione dell'azienda
- Informazioni statistiche: concetti generali e fonti interne
- Informazioni statistiche: le fonti esterne e big data
- La produzione di dati: l'indagine campionaria
- Il campionamento da popolazioni finite
- Interpretazione e comparazione dei dati aziendali
- I numeri indici sintetici: caratteristiche e interpretazione
- Data warehousing: metodologia e architettura
- Data warehousing: modelli concettuali e ciclo di vita dei sistemi
- Data mining: processi di mining e analisi associative
- Data mining: meccanismi di classificazione e clustering
- Big data: aree di applicazione e impatti aziendali
- Big data: caratteristiche e peculiarit
Testi consigliati
Il docente consiglia l’integrazione del materiale fornito (videolezioni, slides,
esercitazioni) con riferimenti bibliografici e materiale disponibile gratuitamente in rete forniti di volta in volta all’interno delle lezioni.
Calendario
Modalità di accertamento dei risultati di apprendimento acquisiti dallo studente
Per valutate le capacità acquisite nel governare le nozioni apprese, nel creare delle connessioni con altri insegnamenti del corso di studi in maniera autonoma lo studente sarà sottoposto a una prova scritta e/o orale da svolgere in presenza e a distanza e alla valutazione di un progetto pratico da consegnare prima dell’esame. Attraverso il colloquio oppure la prova scritta sarà valutata la conoscenza degli elementi di carattere teorico mentre la valutazione del progetto valuterà la capacità di applicazione pratica delle nozioni acquisite.
Modalità di esame
Propedeuticità
Nessuna
Prerequisiti
Logica efondamenti di programmazione.
Organizzazione didattica
Modalità di erogazione del corso:
Corso interamente erogato a distanza
Attività didattiche previste
Le attività di didattica, suddivise tra didattica erogativa (DE) e didattica interattiva (DI), saranno costituite da 7 ore per CFU e ripartite secondo una struttura di almeno 2,5 ore di DE (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) e di 2 ore di DI per ciascun CFU.
Attività didattica erogativa (30 ore):
- 30 lezioni frontali videoregistrate, della durata di circa 30 minuti ciascuna (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) sempre disponibili in piattaforma.
Attività didattica interattiva (24 ore):
Le attività di didattica interattiva si svolgeranno in due cicli da 12 ore distribuiti per tutto l’anno accademico mediante l’utilizzo di strumenti di videoconferenza sincrona secondo il calendario pubblicato all’inizio di ciascun ciclo.
Attività di autoapprendimento:
Le ore di autoapprendimento previste sono dedicate allo studio dei materiali dei materiali forniti dal docente e alla realizzazione del progetto pratico.
Sono previsti dei test di autovalutazione a conclusione di ogni lezione, costituito da 5 domande (relative ai contenuti esposti nella lezione) a risposta multipla, con 4 risposte di cui una sola corretta.
L'articolazione tra DE e DI, per ciascuna unità didattica, sarà organizzata coerentemente con gli obiettivi formativi specifici dell’insegnamento.
Ricevimento studenti
Nella pagina dell’insegnamento, sezione “Ricevimento on line, vengono predisposti gli incontri con gli studenti in videoconferenza.
Gli studenti possono concordare un appuntamento effettuando una richiesta alla mail istituzionale del docente noemi.scarpato@uniroma5.it
Lezioni
La pianificazione strategica e il conseguimento degli obiettivi aziendali
Pianificazione e gestione strategica
La generazione del valore
Valutazione delle prestazioni aziendali
Il modello delle cinque forze competitive di Michael Porter: analisi dell'ambiente
La collocazione dell'impresa e la composizione del mercato
L'analisi del settore e della concorrenza
Il modello della teoria dei giochi
Il potenziale dell'impresa: risorse e competenze
Le risorse, le competenze e il vantaggio competitivo
Elaborazione ed implementazione strategica
La struttura organizzativa
Impiego della statistica per la gestione dell'azienda
Informazioni statistiche: concetti generali e fonti interne
Informazioni statistiche: le fonti esterne e big data
La produzione di dati: l'indagine campionaria
Il campionamento da popolazioni finite
Interpretazione e comparazione dei dati aziendali
I numeri indici sintetici: caratteristiche e interpretazione
Data warehousing: metodologia e architettura
Data warehousing: modelli concettuali e ciclo di vita dei sistemi
Data mining: processi di mining e analisi associative
Data mining: meccanismi di classificazione e clustering
Big data: aree di applicazione e impatti aziendali
Big data: caratteristiche e peculiarit
