Statistica e matematica per la data science - Mod. I

Insegnamento
Statistica e matematica per la data science - Mod. I
Insegnamento in inglese
Statistics and mathematics for data science - Mod. I
Settore disciplinare
SECS-S/02
Corso di studi di riferimento
DATA SCIENCE PER LE SCIENZE UMANE E SOCIALI
Tipo corso di studio
Laurea Magistrale
Crediti
6.0
Ripartizione oraria
Ore Attività Frontale: 36.0
Anno accademico
2023/2024
Anno di erogazione
2023/2024
Anno di corso
1
Percorso
Percorso comune
Docente responsabile dell'erogazione
ARIMA SERENA

Descrizione dell'insegnamento

Strumenti di matematica di base, strumenti di statistica di base.

Il corso mira ad approfondire gli strumenti di matematici necessari per la definizione e la stima di modelli statistico-probabilistici (funzioni generatrici di variabili aleatorie, momenti di variabili aleatorie e funzioni di esse)

Il corso introduce gli studenti agli strumenti fondamentali per l’analisi statistica e matematica relativi alla data science. Dopo aver richiamato le nozioni di base, si introdurranno gli strumenti di matematici necessari per la definizione e la stima di modelli statistico-probabilistici (funzioni generatrici di variabili aleatorie, momenti di variabili aleatorie e funzioni di esse)

Conoscenze e comprensione.

Acquisire una conoscenza dei principali metodi matematici e statistici per l’inferenza mediante l'utilizzo di testi di riferimento, materiale didattico ed esercitazioni in aula. Inoltre saranno illustrati temi di avanguardia quali l'uso di metodi quantitativi nell'ambito del data science per le scienze umane e sociali.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione.

Applicare e discutere gli strumenti più avanzati della statistica e della data sciencea nell'ambito dell'analisi dei dati sperimentali.

Autonomia di giudizio.

Interpretare i dati in modo da formulare conclusioni autonome in ambito quantitativo.

Abilità comunicative.

Comunicare metodi e tecniche per la risoluzione di problemi quantitativi a interlocutori specialisti e non specialisti.

Capacità di apprendimento.

Aver sviluppato le competenze necessarie per intraprendere studi successivi con un alto grado di autonomia.

Lezioni frontali, esercitazioni e attività di laboratorio.

Modalità di accertamento dei risultati: esame scritto accompagnato dall’analisi di casi di studio.

 

 

 

Introduzione alla scienza statistica

Statistica: descrizioni e inferenze;

Tipi di dati e variabili;

Raccolta dei dati e casualizzazione;

Statistiche descrittive: sintetizzare i dati univariati e multivariati.

 

Distribuzioni di probabilità

Introduzione alla probabilità

Variabili aleatorie e distribuzioni di probabilità

Valori attesi delle variabili aleatorie

Distribuzioni di probabilità discrete

Distribuzioni di probabilità continue

Generazione numeri casuali

Distribuzioni congiunte, condizionate e indipendenza

Correlazione tra variabili aleatorie

 

 

A. Agresti, M. Kateri (2022) Statistica per data scientist, EGEA

Semestre
Primo Semestre (dal 18/09/2023 al 12/01/2024)

Tipo esame

Valutazione

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario

Insegnamento padre
Statistica e matematica per la data science (LM81)

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