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| Scuola di Scienze | ||
| DATA SCIENCE | ||
Insegnamento
BUSINESS ECONOMIC AND FINANCIAL DATA
SCP7079231, A.A. 2019/20
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19
BUSINESS ECONOMIC AND FINANCIAL DATA
SCP7079231, A.A. 2019/20
Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19
Principali informazioni sull'insegnamento
| Corso di studio |
Corso di laurea magistrale in DATA SCIENCE SC2377, ordinamento 2017/18, A.A. 2019/20 |
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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/2019/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 |
| Inizio attività didattiche | 30/09/2019 |
|---|---|
| Fine attività didattiche | 18/01/2020 |
| Visualizza il calendario delle lezioni | Lezioni 2019/20 Ord.2017 |
| 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: |
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