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Argomenc dl curs
- Analisi, modellizzazione e previsione delle serie storiche - Tecniche di riduzione della dimensionalità: analisi delle componenti principali - Identificazione di strutture sottostanti ai dati: modello fattoriale - Apprendimento non supervisionato: metodi di clustering basati sul concetto di distanza - Convalida dei modelli e metodi di ricampionamento - Applicazioni con i linguaggi di programmazione R e Python

Cursc propedeutics
È altamente consigliato aver seguito e superato sia il corso di Matematica per EPE che quello di Statistica per EPE

Modalité de ensegnament
Lezioni frontali e sessioni di laboratorio.

Obietifs formatifs
ILO (Intended Learning Outcomes) ILO 1 Conoscenza e comprensione: ILO 1.1 conoscenza di base della gestione dei dati e della programmazione informatica per l'analisi statistica ed econometrica di dati socioeconomici; ILO 1.2 conoscenza del vocabolario tecnico degli insegnamenti di quest'area di apprendimento. ILO 2 Capacità di applicare conoscenza e comprensione: ILO 2.1 capacità di gestire semplici basi di dati e realizzare l’analisi dei dati socioeconomici con il supporto di software; ILO 2.2 capacità di utilizzare i metodi quantitativi per risolvere problemi dell'economia; ILO 2.3 capacità di leggere, scrivere e comunicare nel linguaggio tecnico dei metodi quantitativi nelle tre lingue ufficiali d'insegnamento ILO 3 Autonomia di giudizio ILO 3.1 Acquisizione della capacità di giudizio e degli strumenti metodologici utili per l'analisi critica dei dati, delle fonti, dei presupposti e delle implicazioni della pratica scientifica, del contesto politico, etico e giuridico entro il quale si iscrivono e con il quale interagiscono i fenomeni economici ILO 4 Abilità comunicative ILO 4.1 Padronanza (orale e scritta) delle lingue italiana, tedesca e inglese, ivi compresa la traduzione tra queste lingue. Competenza interculturale. Pregnanza concettuale, capacità di sintesi ed espressione scritta, in particolare per quanto riguarda l'elaborazione di documenti scientifici o con base scientifica ILO 5 Capacità di apprendimento ILO 5.1 Promozione del pensiero critico e delle capacità analitiche che consentano di focalizzare problemi complessi nella loro dinamica di lungo periodo e nella varietà delle loro implicazioni anche etiche

Obietifs formatifs y competenzes da arjonje (informazions suplementares)
Conoscenza e comprensione dei dati multivariati e delle serie storiche e delle varie tecniche per analizzarli e ottenere informazioni sui fenomeni di interesse. Capacità di applicare la conoscenza e la comprensione di metodi quantitativi avanzati per descrivere e analizzare fenomeni economici e sociali attraverso software statistici. Autonomia di giudizio su modelli e strumenti statistici utili per l'analisi avanzata dei dati. Abilità comunicative nel presentare in modo corretto e conciso i metodi e i risultati di un'analisi statistica. Capacità di apprendimento di diversi metodi statistici utili nella scienza dei dati.

Sort de ejam
Esame scritto con domande teoriche, svolgimento di esercizi e interpretazione dei risultati di analisi in R o Python. Verrà fornito un esame intermedio volontario (ILOs 1-5) e un esame finale obbligatorio (ILOs 1-5). Il voto dell'esame intermedio può essere rifiutato, nel qual caso si sosterrà un esame finale completo (ILOs 1-5). Questa modalità d'esame è valida sia per gli studenti frequentanti che per i non frequentanti.

Criters de valutazion
Studenti frequentanti e non frequentanti Esame scritto al 100% composto da domande teoriche e domande relative all’analisi dei dati. Il voto finale sarà una media ponderata dell'esame intermedio scritto (50%) e dell'esame finale scritto (50%). Gli studenti che non avranno sostenuto l'esame intermedio o avranno rifiutato il loro voto intermedio, riceveranno un esame più lungo che conterà per il 100% del voto finale. Criteri per l'esame scritto: correttezza e chiarezza delle risposte, conoscenza e comprensione dei metodi statistici, capacità di interpretare i risultati e di utilizzare correttamente il codice formale.