Antonio IRPINO
Insegnamento di ADVANCED DATA ANALYSIS AND VISUALIZATION
Corso di laurea in DATA ANALYTICS
SSD: SECS-S/01
CFU: 9,00
ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 84,00
Periodo di Erogazione: Primo Semestre
Italiano
Lingua di insegnamento | INGLESE |
Contenuti | Un buon grafico è uno strumento potente per analizzare i dati e comunicare risultati. Grazie a processi visivi, un buon grafico statistico può rapidamente fornire una comprensione dei dati. |
Testi di riferimento | Testi consigliati (alcuni sono disponibili gratuitamente dal sito della biblioteca): |
Obiettivi formativi | Il corso ha come obiettivo quello di formare uno studente che sarà capace di: |
Prerequisiti | Statistica descrittiva e basi di programmazione |
Metodologie didattiche | 48 ore di lezioni frontali con utilizzo di slides e 36 ore di attività laboratoriale con l’utilizzo di software statistico |
Metodi di valutazione | Per coloro che frequenteranno regolarmente le lezioni, la verifica avverrà in itinere e con la discussione di un progetto. Il voto complessivo sarà dunque una media semplice del voto dei compiti svolti in itinere e della discussione finale del progetto. |
Altre informazioni | Si raccomanda una frequenza costante e partecipativa. Discuteremo, criticheremo e riformuleremo tecniche di visualizzazione, attraverso esercizi pratici, mostreremo diversi software per la grafica statistica, ecc. Non sono argomenti che gli studenti possono riformulare solo studiando le slides. Se uno studente si assenterà a molte lezioni il suo voto ne può risentire. |
Programma del corso | Principi di viasulizzazione grafica(0,5 CFU) |
English
Teaching language | ENGLISH |
Contents | An effective graphic is a powerful tool for analyzing data and communicating insights. Thanks to visual processing, a good statistical graphic can quickly provide a rich understanding of the data. |
Textbook and course materials | Recommended textbooks (some are freely available for download from the Library of the University) |
Course objectives | Upon completing this course, you should be able to: |
Prerequisites | Descriptive statistics and basic programming skills. |
Teaching methods | 48 hours of lectures using slides and 36 hours of laboratory activities using statistical software |
Evaluation methods | For those who attend classes regularly, the verification will take place in progress and with the discussion of a project. The overall grade will therefore be a simple average of the grade of the tasks performed in itinere and of the final discussion of the project. |
Other information | It is expected students to attend class and be actively engaged. We will discuss, critique, and redesign graphics, work through practical exercises, demonstrate useful software, etc. These are not things students can recreate by reading the slides afterwards. If a student misses enough classes, his/her grade will be affected. |
Course Syllabus | Main visualization issues (0,5 CFU) |