Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
DATA SCIENCE
Insegnamento
BUSINESS ECONOMIC AND FINANCIAL DATA
SCP7079231, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
DATA SCIENCE
SC2377, ordinamento 2017/18, A.A. 2018/19
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese BUSINESS ECONOMIC AND FINANCIAL DATA
Sito della struttura didattica http://datascience.scienze.unipd.it/2018/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Matematica
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
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 MAURO BERNARDI SECS-S/03
Altri docenti OMAR PACCAGNELLA SECS-S/03

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/03 6.0

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

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/10/2018
Fine attività didattiche 18/01/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2017

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
1 a.a 2018/2019 01/10/2018 30/09/2019 BERNARDI MAURO (Presidente)
PACCAGNELLA OMAR (Membro Effettivo)
BASSI FRANCESCA (Supplente)
BISAGLIA LUISA (Supplente)
CAPORIN MASSIMILIANO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Basic statistics: descriptive statistics and probability. Inferential statistics: estimation, confidence intervals and hypothesis testing.
Conoscenze e abilita' da acquisire: This course aims at introducing the students to the main statistical features and concepts underlying the analysis of data collected over time, as well as providing the basic statistical solutions to analyse such data in economic, financial and business settings.
Modalita' di esame: Homework and Final Presentation.
Criteri di valutazione: Students will be evaluated according to their level of knowledge of some tools and techniques to analyse economic, financial or business data and their ability to apply them to real cases.
Contenuti: Decomposing and analysing economic time series: latent component approaches and ARMA modelling.
Enhancing the analysis of economic and financial time series data: some case studies.
Business and marketing data analyses: the joint use of cross-sectional and temporal dimension and the introduction of dynamic modelling.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lectures and Laboratories. Working in groups.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Notes prepared by the teaching staff will be uploaded throughout the course.
Testi di riferimento:
  • Fitzmaurice G.M., Laird N.M. and J.H. Ware, Applied Longitudinal Analysis. --: Wiley, 2011. 2nd ed. Cerca nel catalogo
  • Leeflang P.S.H., Wittink D.R., Wedel M. and P.A. Naert, Building Models for Marketing Decisions. --: Springer, 2000. Cerca nel catalogo
  • Martin V., Hurn S. and D. Harris, Econometric Modelling with Time Series: Specification, Estimation and Testing. --: Cambridge University Press, 2012. Cerca nel catalogo
  • Wooldridge J.M., Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. --: The MIT Press, 2010. 2nd ed. Cerca nel catalogo