Non esiste propedeuticità con altro insegnamento.

L’insegnamento di DATA LAB CON R/PYTHON/EXCEL/MATLAB fornisce agli studenti competenze nella programmazione, applicata all’analisi dei dati. I principali linguaggi di programmazione (R e Python) vengono presentati mettendo in evidenza librerie, moduli e funzioni utili alla gestione efficiente delle basi di dati. Il corso fornisce una comprensione solida delle tecniche di pre-processing, pulizia, visualizzazione e analisi di dati provenienti da diversi contesti applicativi. L’attenzione è rivolta all’acquisizione di abilità pratiche, indispensabili per analizzare dati reali ed estrapolare informazioni utili.

Il corso ha l’obiettivo di fornire competenze operative per:

- gestire dati finanziari, economici ed aziendali tramite R/PYTHON/EXCEL/MATLAB, con particolare attenzione ai dataset reali (microdati, dati territoriali, serie storiche)

-realizzare grafici e report riproducibili per finalità analitiche e decisionali

- applicare metodologie quantitative in contesti economici, aziendali, policy-oriented.

Risultati attesi secondo i descrittori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): al termine del corso lo studente avrà acquisito le principali tecniche per gestire ed analizzare i dati in modo programmatico, al fine di estrarre dai dati informazioni utili. Verrà fornita una solida introduzione alle librerie R e Python necessarie per l’analisi dei dati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): Al termine del corso, lo studente sarà in grado di: - Organizzare, visualizzare e analizzare dataset utilizzando i linguaggi di programmazione R e Phyton. - Estrarre conoscenza dai dati. - Utilizzare in modo efficace strumenti e tecniche della data science.

Abilità comunicative (communication skills)

Il corso consentirà allo studente di comprendere termini e concetti legati alla data science, insieme ai principali concetti, e librerie dei programmi R e Python.

Capacità di apprendimento (learning skills)

Il corso fornirà allo studente la capacità di sviluppare le proprie competenze tecniche per gestire efficacemente i dati utilizzando i linguaggi di programmazione R e Python. Verrà enfatizzata l'applicazione delle librerie di data science a casi d'uso reali.

Lezioni in presenza: modalità di erogazione delle lezioni frontale, con uso di supporti audiovisivi, esercitazioni in aula.

Svolgimento dell’esame in presenza

L’esame in presenza è caratterizzato da una prova pratica di laboratorio sul programma oggetto d’esame. Lo studente dovrà

produrre sul proprio computer degli elaborati sulla base della traccia dell’appello.

Al completamento della prova, l’esito effettivo dell’esame sostenuto dagli studenti sarà registrato sul VOL (ESSE3), specificando anche le eventualità di “ritirato”, “assente” o “insufficiente”, in ottemperanza della nota rettorale del 28.04.2022.

Il superamento dell'esame presuppone il conferimento di un voto non inferiore ai diciotto/trentesimi (con eventuale assegnazione della lode) e prevede l'attribuzione dei corrispondenti CFU. Le nozioni acquisite conferiscono allo studente conoscenze e comprensione, capacità di applicare conoscenze e comprensione, autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento in linea con i descrittori di Dublino).

"Lo studente, disabile e/o con DSA, che intende usufruire di un intervento individualizzato per lo svolgimento della prova d’esame deve contattare l'ufficio Integrazione Disabili dell'Università del Salento all'indirizzo paola.martino@unisalento.it"

Non sono previste differenze in termini di programma e testi di riferimento tra studenti frequentanti e non frequentanti.

* Per aggiornamenti si prega di consultare la Sezione "Notizie" della pagina docente.

-La frequenza alle lezioni, sebbene non sia obbligatoria, è vivamente consigliata.

-Gli studenti che si prenotano sul portale studenti.unisalento.it per sostenere la prova d'esame sono tenuti a verificare che la prenotazione sia andata a buon fine, mediante foto o stampa della ricevuta della prenotazione.

-In caso di problematiche tecniche occorre segnalare il problema almeno 7 giorni prima della data d'esame, conformemente con la chiusura delle prenotazioni sul VOL.

Introduzione ai linguaggi R e Python.

Caricamento dei Dati e Formati di File.

Pulizia, Preparazione e Manipolazione dei Dati.

Visualizzazione dei Dati.

Oggetti e classi.

Funzionalità avanzate.

- Leonardi Stefano: Impariamo R un’introduzione facile al linguaggio, CittàStudi Edizioni.

- John V. Guttag: Introduzione alla programmazione con Python. Dal pensiero computazionale al machine learning, Egea.

- Cristina Pocci, Giulia Rotundo, Roeland De Kok: Matlab per le applicazioni economiche e finanziarie, APOGeO education.

- Diego Giuliani, Marina Michela Dickson: Analisi statistica con Excel, APOGeO education.