Le discipline del secondo anno


Data Mining e statistical learning

Sempre più frequentemente, il data scientist deve affrontare la complessità di grandi basi di dati nate e strutturate per finalità non statistiche, ma la cui analisi può fornire informazioni preziose e non evidenti a prima vista. L'approccio data mining si estende alle procedure di statistical learning in modo naturale approfondendo l'aspetto predittivo, intrinseco per dataset in continua evoluzione. Al fine di fornire le competenze per l’analisi e la modellazione di dati reali, le lezioni teoriche saranno integrate da esercitazioni tramite software statistico R (www.r-project.org).

Statistica spaziale e ambientale

Il corso offre agli studenti una rigorosa e aggiornata conoscenza introduttiva delle principali tecniche per l’analisi e la modellazione di dati spaziali con particolare riferimento ai fenomeni ambientali. Gli studenti apprendono come applicare le tecniche descrittive e modellistiche a problemi reali, grazie anche all’utilizzo di specifici packages per l’analisi di dati spaziali del software statistico R (www.r-project.org).

Statistica bayesiana

Dopo una prima introduzione ai principi del metodo inferenziale bayesiano, si riconsiderano i principali modelli statistici applicati nei precedenti corsi d'insegnamento e se ne fornisce la versione bayesiana. Un'analisi comparativa applicata delle rispettive potenzialità completa il corso.

Modelli per dati longitudinali

Il corso presenta i modelli per variabili dipendenti qualitative e per dati longitudinali di varia natura. In particolare approfondisce i modelli di sopravvivenza e a rischi competitivi e introduce i modelli per dati panel qualitativi e quantitativi.

Epidemiologia

Il corso presenta i principali strumenti e metodi quantitativi che permettono di valutare la diffusione delle malattie in un territorio e misurare i fattori di rischio e di valutarne l’associazione con gli effetti sulla salute.

Teoria dei giochi

Il corso prevede una introduzione alla teoria dei giochi non cooperativi attraverso lo studio dei modelli statici e dinamici ad informazione imperfetta e perfetta, completa ed incompleta. Verranno approfonditi alcuni giochi base quali il dilemma del prigioniero, la battaglia dei sessi, il chicken game.

Temi di economia del lavoro

Il corso si divide in due parti. La prima si propone di discutere – sia da un punto di vista teorico che empirico, e sulla base di un percorso guidato attraverso alcuni significativi contributi della ricerca sul tema – la razionalità economica del recente processo di deregolamentazione dei mercati del lavoro, nonché delle sue implicazioni in termini di domanda e offerta di capitale umano.

Business analytics

Il corso utilizza strumenti di statistica, econometria e machine learning per classificare i clienti di una impresa sulla base delle loro caratteristiche al fine di migliorare la segmentazione di mercato, profili di rischio e possibilità di abbandono del prodotto dell’impresa.

Analisi dei mercati finanziari

Il corso fornisce allo studente gli strumenti fondamentali per l’analisi e la gestione di portafogli di attività finanziarie. Fornisce i principi base della teoria delle scelte di portafoglio e illustra, evidenziandone anche i limiti, i diversi modelli di gestione dei portafogli. Parte del corso è dedicata all’analisi degli strumenti derivati.

Sistemi informativi

Progettazione, realizzazione ed interrogazione di basi di dati transazionali: Base della teoria insiemistica e calcolo proposizionale; Progettazione concettuale; Progettazione logica; Estrazione d'informazione da una base di dati.