Corsi Universitari
Statistica
- Lingua principale: Italiano
- Ateneo: Università degli studi di Napoli L’Orientale
- Prerequisiti: Nessuna propedeuticità formale richiesta
Obiettivi: Il corso intende fornire agli studenti le conoscenze e gli strumenti metodologici necessari per analizzare e valutare in maniera critica i risultati di informazioni dotate di variabilità e incertezza. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare Autonomia di giudizio, abilità comunicative e capacità di apprendimento autonomo. L’attività didattica sarà orientata alla comprensione dei concetti teorici fondamentali della statistica (quali la probabilità, variabilità, correlazione, associazione, distribuzione e sintesi statistica) e l’interpretazione degli indicatori di sintesi statistici per l’analisi ed il confronto di fenomeni collettivi.
Contenuto: Il corso fornisce agli studenti le conoscenze fondamentali della statistica descrittiva e inferenziale, con particolare attenzione al contesto delle scienze politiche. Lo studente, alla fine del corso, sarà in grado di trattare in modo appropriato la variabilità e l’incertezza dei dati statistici. Durante il corso saranno utilizzati esempi derivanti dall’ambito socio-politico ed economico.
Testi adottati
- Statistica - Metodologie per le Scienze Economiche e Sociali, S. Borra, A. Di Ciaccio (2021). McGraw Hill.
- Statistica per le decisioni (III edizione), D. Piccolo (2020). Il Mulino.
Materiale didattico: Materiale aggiuntivo, articoli, letture e compiti saranno forniti sulla piattaforma online associata alla classe.
Analisi dei Dati Economici
- Lingua principale: Italiano
- Ateneo: Università degli studi di Napoli L’Orientale
- Prerequisiti: Nessuna propedeuticità formale richiesta. Tuttavia, è consigliabile aver seguito un corso di base di Statistica
Obiettivi: L’obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti le conoscenze di base per comprendere, analizzare e comunicare dati economici reali, con un’attenzione particolare alla loro interpretazione critica in chiave sia politica sia sociale che economica. Inoltre, saranno forniti gli strumenti di base per utilizzare R nei loro futuri progetti accademici e professionali.
Contenuto: Il corso fornisce gli strumenti fondamentali per analizzare dati economici attraverso metodi statistici descrittivi e l’uso di software statistico. I temi trattati si focalizzano sull’interpretazione dei dati, sulla costruzione di indicatori economici (numeri indice) e sull’analisi di serie temporali. La componente pratica del corso consiste nell’utilizzo del software R per l’elaborazione, la visualizzazione e la produzione di reportistica.
Testi adottati
- Statistica Economica. Problemi e metodi di analisi, R. Guarini, F. Tassinari (2000). Il Mulino.
- Statistica economica e territorio, A. Rinaldi (2009). Aracne.
- R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, W. Hadley, G. Garrett (2016). O’Reilly Media, Inc.
Materiale didattico: Materiale aggiuntivo, articoli, letture e compiti saranno forniti sulla piattaforma online associata alla classe.
Laboratorio di Data Science con R
- Lingua principale: Italiano
- Ateneo: Università degli studi di Napoli L’Orientale
- Prerequisiti: Nessuna propedeuticità formale richiesta. Tuttavia, è consigliabile aver seguito un corso di base di Statistica
Obiettivi: Il corso è pensato come un’introduzione pratica all’uso di R per studenti che non hanno esperienze pregresse con strumenti di programmazione. L’approccio sarà orientato all’apprendimento attivo, con un focus sull’acquisizione di competenze utili per il mercato del lavoro o per eventuali percorsi accademici successivi. Lo scopo è fornire agli studenti gli strumenti di base per utilizzare R nei loro futuri progetti accademici e professionali.
Contenuto: Le attività saranno orientate all’apprendimento attivo, con esempi concreti forniti dal docente, e consisteranno in i) caricamento e pretrattamento dati, ii) visualizzazione di informazioni in formato grafico per scopi interpretativi. iii) comprensione e applicazione di semplici analisi statistiche per supportare progetti di ricerca. Gli studenti a fine corso saranno, in maniera autonoma, in grado di effettuare l’analisi di dataset, produrre le principali statistiche descrittive e presentare i risultati attraverso l’utilizzo di report e strumenti grafici. La valutazione consiste nello sviluppo di progetti individuali o di gruppo per applicare le conoscenze apprese.
Testi adottati
- R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, W. Hadley, G. Garrett (2016). O’Reilly Media, Inc.
- Hands-on programming with R: Write your own functions and simulations, G. Grolemund (2014). O’Reilly Media, Inc.
Materiale didattico: Materiale aggiuntivo, articoli, letture e compiti saranno forniti sulla piattaforma online associata alla classe.
Laboratorio di Analisi dei Dati con Python
- Lingua principale: Italiano
- Ateneo: Università degli studi di Napoli Federico II
- Prerequisiti: Nessuna propedeuticità formale richiesta. Tuttavia, è consigliabile aver seguito un corso di base di Statistica
Obiettivi: TBA
Contenuto: TBA
Testi adottati
Materiale didattico: Materiale aggiuntivo, articoli, letture e compiti saranno forniti sulla piattaforma online associata alla classe.
Corsi in Scuole di Dottorato
Metodologie e analisi dei dati testuali
- Lingua principale: Inglese
- Ateneo: Università di Napoli L’Orientale
Contenuto: TBA
Materiale didattico: Materiale aggiuntivo, articoli, letture e compiti saranno forniti sulla piattaforma online associata alla classe.
Power analysis
- Lingua principale: Inglese
- Ateneo: Università di Napoli Federico II
Contenuto: TBA
Materiale didattico: Materiale aggiuntivo, articoli, letture e compiti saranno forniti sulla piattaforma online associata alla classe.
Anni accademici precedenti
| A.A. | Corso | Lingua | Università |
|---|---|---|---|
| 2022 - 2025 | Controllo Statistico di Qualità | Italiano | UniNA |
| 2022 - 2024 | Digitalizzazione e cambiamento organizzativo: Modulo di Data Science | Italiano | UniSOB |
| 2022 - 2023 | Laboratorio di Statistica | Italiano | UniSOB |
| 2021 - 2022 | Laboratorio di SAS ed R | Italiano | UniNA |
| 2021 - 2022 | Statistica | Italiano | UniSOB |
| 2020 - 2021 | Metodi Statistici per L’Economia | Italiano | UniSANNIO |
| 2019 - 2020 | Statistics Part 2 | Inglese | UniCAS |
| 2018 - 2021 | Laboratorio di Statistica | Italiano | UniSOB |
| 2018 - 2019 | Statistica | Italiano | UniCAS |
Legenda. UniOR: Università degli studi di Napoli L’Orientale; UniNA: Università degli studi di Napoli Federico II; UniSOB: Università degli studi di Napoli Suor Orsola Benincasa; UniCAS: Università di Cassino e del Lazio Meridionale; UniSANNIO: Università degli studi del Sannio.