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Oggetto:
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Informatica per l'economia e la statistica

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Informatics for Economics and Statistics

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Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
ECM0168
Docenti
Luigi Di Caro (Titolare del corso)
Dott. Roger Ferrod (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
1° anno
Periodo
Primo semestre
Tipologia
Affine o integrativo
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia esame
Scritto
Prerequisiti

Nessun requisito in ingresso.

No prerequisite. No prerequisite. No prerequisite. No prerequisite. No prerequisite. No prerequisite. No prerequisite. No prerequisite.

Propedeutico a

Data Mining e Analisi Multivariata

Data Mining e Analisi Multivariata

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Il corso è composto da due parti: la prima ha come obiettivo l'insegnamento della teoria alla base dei database relazionali. L'idea è quella partire dall'individuazione delle problematiche relative alla gestione dei dati, per poi comprendere le attuali tecniche risolutive. In particolare, il corso descriverà le fondamenta per la progettazione, la realizzazione e l'interrogazione di basi di dati. Nella seconda parte del corso si introdurranno gli studenti al software statistico R con l'intento di fornire le conoscenze operative di base necessarie alla gestione e all'analisi dei dati.   

The course consists of two parts. The first of objective is to teach the theory behind relational databases. The idea is to start from the identification of issues related to data management, and then understand the current resolution techniques. In particular, the course will describe the foundations for designing, building and querying databases. In the second part of the course students will be introduced to the statistical software R with the aim of providing the basic operational knowledge necessary for the management and analysis of data.


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Risultati dell'apprendimento attesi

Si prevede l'apprendimento della terminologia scientifica e la capacità di comprensione degli aspetti teorici ed applicativi relativi alle basi di dati.

Al termine del corso, sarà possibile: (i) risolvere problemi di base relativi alle gestione e fruizione di database, (ii) creare script necessari ad una analisi statistica descrittiva completa di dati reali di natura qualsiasi.

Gli studenti dovranno essere in grado di applicare i metodi e gli strumenti acquisiti per aggiornare ed approfondire i contenuti studiati, anche in contesti professionali, e per intraprendere studi successivi. 

It is expected to learn the scientific terminology and the ability to understand the theoretical and applicative aspects related to the databases.

At the end of the course, it will be possible: (i) to solve basic problems relating to the management and use of databases, (ii) to create scripts necessary for a complete descriptive statistical analysis of real data of any nature.

Students must be able to apply the methods and tools acquired to update and deepen the studied contents, even in professional contexts, and to undertake further studies.

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Programma

Il programma include i seguenti argomenti:

- Base della teoria insiemistica e calcolo proposizionale.

- Progettazione concettuale delle basi di dati: schemi entità-associazione, rappresentazione di informazioni del mondo reale. 

- Introduzione al software R: strumenti di base, oggetti, funzioni, script, pacchetti e interfacce.

- Tipi e manipolazione di oggetti: vettori, matrici, data frame e liste.

- Elementi di programmazione: cicli, condizioni e codici vettorizzati.

-  Importazione, salvataggio e pulizia di data-set.

-  Le funzioni di analisi statistica e i grafici.

   

The program will include the following parts:

- Design of databases (syntax and intended meaning), real-world information modeling.

- Introduction to software R: basic tools, objects, functions, scripts, packages and interfaces.

- Types and manipulation of objects: vectors, matrices, data frames and lists.

- Programming elements: cycles, conditions and vectorized codes.

- Import, save and clean data set.

- Statistical analysis functions and graphs.

 

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Modalità di insegnamento

Per la prima parte:

- 24 ore di lezione nelle quali verranno introdotti gli argomenti del programma da un punto di vista sia teorico che applicativo. In queste settimane gli studenti parteciperanno ad esercitazioni pratiche.

- 12 ore di lezione per esercitazioni

For the first part:

- 24 hours of lectures in which the topics of the program will be introduced from a theoretical and applicative point of view. In these two weeks the students will participate in practical exercises.

For the second part:

- 12 hours of lessons of exercises.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

 

L'apprendimento verrà valutato attraverso un esame scritto.  La prova scritta, della durata di 45 minuti, propone esercizi semi-strutturati volti a verificare il grado di acquisizione dei concetti e delle metodologie di progettazione e realizzazione di basi di dati transazionali e di programmazione. 

Il punteggio della valutazione finale è espresso con un numero compreso tra 1 e 30 e lode (dove 18 è il valore minimo per considerare l'esame come superato).

Learning will be evaluated through a written exam. The written test, lasting 45 minutes, proposes semi-structured exercises aimed at verifying the degree of acquisition of the concepts and methodologies of planning and implementation of transactional data bases and programming.

The final evaluation score is expressed by a number in the range 1-30 (where 18 is the minimum value for considered the exam as passed).

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Attività di supporto

Esercitazione di autovalutazione in corso di apprendimento saranno somministrate attraverso la piattaforma Moodle nella seconda parte di corso.

Self-evaluation exercise in the course of learning will be administered through the Moodle platform in the second part of the course.

Testi consigliati e bibliografia

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 Dispense e materiale per sperimentazione gratuiti, sotto opportuna licenza Creative Commons, curati e forniti dal docente. Saranno disponibili su una piattaforma dedicata al supporto on-line alla didattica.

   

Notes and material for experiments, free of charge, delivered under a suitable Creative Commons license, developed by the teacher. They will be available (in italian) on a platform dedicated to the on-line support of teaching duties.



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Note

Le lezioni sono erogate in presenza, utilizzando le aule fino alla loro capienza massima.

Orari e luoghi:

  • Lunedì, Martedì, Mercoledì dalle 8:00 alle 10:00 dal 19/09/2022
  • Aula Magna (fino al 30 Ottobre), poi Laboratori di informatica Li3 e Li4.

Per via delle elezioni politiche, le lezioni della prima settimana (19, 20 e 21 Settembre) verranno anche trasmesse in streaming su WebEx al seguente indirizzo:

https://unito.webex.com/meet/luigi.dicaro

 

 

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Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 17/09/2022 10:30
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