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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
STATISTICA ITERAZIONE
SCP4063364, A.A. 2016/17

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2015/16

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2016/17
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICS: CASE STUDIES
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2016/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/stat/course/view.php?idnumber=2016-SS1736-000ZZ-2015-SCP4063364-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile ANTONIO CANALE SECS-S/01
Altri docenti DANIELE DURANTE
BRUNO SCARPA SECS-S/01

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/01 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 64 161.0

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
4 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 MASAROTTO GUIDO (Presidente)
CAPIZZI GIOVANNA (Membro Effettivo)
MENARDI GIOVANNA (Membro Effettivo)
SCARPA BRUNO (Membro Effettivo)
3 Commissione a.a. 2017/18 01/10/2017 30/09/2018 MENARDI GIOVANNA (Presidente)
CANALE ANTONIO (Membro Effettivo)
SARTORI NICOLA (Membro Effettivo)
SCARPA BRUNO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Vincolanti:
Calcolo delle probabilità
Statistica progredito

Sostanziali (oltre ai vincolanti):
Modelli statistici per dati sociali
Analisi dei dati (Data mining).
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si prefigge di offrire agli studenti l’opportunità di sviluppare capacità operative nell’analisi statistica di dati.
Modalita' di esame: Data la particolare natura dell'insegnamento, la valutazione non può svolgersi nelle forme tradizionali.
L'accertamento consisterà quindi in
- valutazione della partecipazione all'attività in aula (sia quantitativa che qualitativa)
- valutazione della capacità di analizzare un insieme di dati complesso, con presentazione di un rapporto finale
- valutazione della capacità di analizzare un insieme di dati in breve tempo.
Criteri di valutazione: - valutazione della partecipazione all'attività in aula (sia quantitativa che qualitativa)
- valutazione della capacità di analizzare un insieme di dati complesso, con presentazione di un rapporto finale
- valutazione della capacità di analizzare un insieme di dati in breve tempo.
Contenuti: Il corso si prefigge di offrire agli studenti l’opportunità di sviluppare capacità operative nell’analisi statistica di dati.
A tale scopo alternerà momenti di presentazione e discussione critica dei problemi che si incontrano nell’analisi di dati reali con momenti di lavoro autonomo e di gruppo da parte degli studenti.
L'attività prevista si basa sulla discussione e sul trattamento di problemi e dati reali, volti ad illustrare i concetti e ad utilizzare le tecniche presentate nei corsi di statistica, al fine di sviluppare una abilità operativa degli studenti in questo ambito. Per raggiungere questo obbiettivo nella prima parte del corso sarà il docente che introdurrà alcuni problemi reali e suggerirà le tecniche più appropriate per l'analisi. Nella seconda parte saranno gli studenti a dover affrontare autonomamente alcuni problemi reali proposti dal docente e ad analizzare i dati con le tecniche che riterranno più adeguate.

N.B Data la particolare natura dell’insegnamento, che richiede forte interazione tra studenti e docenti, è necessario che gli studenti vi si preiscrivano (secondo modalità che verranno comunicate nel mese di dicembre 2016), non potendosi escludere una limitazione negli accessi. In ogni caso saranno ammessi a partecipare all’insegnamento solo studenti del secondo anno della Laurea magistrale che abbiano superato entrambi gli esami di Calcolo delle probabilità (progredito) e di Statistica progredito. Le eventuali limitazioni saranno basate su superamento e voto oltre che di questi due esami anche di Modelli statistici per dati sociali e di Analisi dei dati (Data mining).
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Presentazione e discussione critica dei problemi che si incontrano nell’analisi di dati reali in aula informatica
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Il materiale usato a lezione dai docenti sarà messo a disposizione degli studenti
Testi di riferimento: