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Info Generali:

  • Dipartimento: Giurisprudenza
  • Tipologia: Corso Di Laurea Dm.270/04
  • Corso di Laurea: Scienze Dell'amministrazione E Delle Relazioni Internazionali
  • Settore Ministeriale: SECS-S/01
  • Codice di verbalizzazione: 8022766
  • Metodi di insegnamento: Frontale
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Lo studente deve aver superato l'esame di Statistica del secondo anno.
  • Obiettivi: Conoscenze e capacita di comprensione (knowledge and understanding) Gli studenti acquisiscono conoscenze relative alle opportunita di individuare una sorgente di dati derivante da un??economia multimediale. Verranno introdotte le modalita di acquisizione del dato a partire da un problema al quale si vuole dare una risposta. Saranno analizzate le fasi successive di elaborazione di grandi moli di dati, fasi che portano alla scelta di una tecnica di analisi e al dataset statistico associato. Utilizzazione delle conoscenze e capacita di comprensione (applying knowledge and understanding) Il corso e progettato per dare il suo contributo alla crescente domanda di laureati che si trovano ad operare in contesti dove e l??informazione ricavata da grandi masse di dati che guida i processi decisionali. Lo studente acquisira la terminologia adeguata e una panoramica delle tecniche e degli strumenti sottostanti l??analisi dei Big Data. Capacita di trarre conclusioni (making judgements) Lo studente imparera a fare le giuste domande per leggere uno studio basato sull??analisi di grandi quantita di dati e capire la robustezza delle conclusioni. Abilita comunicative (communication skills) Quello dei Big Data e sempre piu un mondo fatto di una sua terminologia, un insieme di strumenti e tecniche, delle modalita specifiche di scrivere report. Lo studente si confrontera con la necessita di indicare la sorgente del dato, le problematiche di privacy associate, la descrizione delle tecniche di analisi utilizzate, la corretta descrizione dei risultati. Metodo didattico Lezioni frontali con slides e con materiale distribuito dal docente per l??analisi di casi di utilizzo basati su studi reali.
  • Ricevimento: martedi' ore 17.00

Didattica Didattica:

  • A.A.: 2020/2021
  • Canale: UNICO
  • Crediti (CFU): 6
  • Obbligo di Frequenza: No

Teams Classi virtuali:

  • Nome classe: BORRA-8022766-BIG_DATA
  • Link Microsoft Teams: Link
  • Docente: BORRA SIMONE