PROGRAMMAZIONE DIDATTICA COORTE A.A. 2022/2023
CORSO DI LAUREA in 8766 STATISTICA MATEMATICA E TRATTAMENTO INFORMATICO DEI DATI (classe L-35)

SCHEDA INFORMATIVA

Sede amministrativa:  GE
Classe delle lauree in: 

Classe delle lauree in SCIENZE MATEMATICHE (classe L-35)

Durata:  3 anni
Indirizzo web:  https://corsi.unige.it/corsi/8766
Dipartimento di riferimento:  DIPARTIMENTO DI MATEMATICA

PIANO DI STUDI

1° anno (coorte 2022/2023)

SMID - GE
Codice Disciplina Settore CFU Tipologia/Ambito Obiettivi Formativi Propedeuticità
52474 ANALISI MATEMATICA 1 MAT/05 16

-

  52475 - ANALISI MATEMATICA I (1° MODULO) MAT/05 8 8 CFU DI BASE Formazione Matematica di Base
Introdurre i concetti fondamentali del calcolo differenziale e integrale per le funzioni reali di una variabile reale.

-

  52476 - ANALISI MATEMATICA I (2° MODULO) MAT/05 8 8 CFU DI BASE Formazione Matematica di Base
Introdurre i concetti fondamentali del calcolo differenziale e integrale per le funzioni reali di una variabile reale.

-

80275 ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA ANALITICA 16

-

  80106 - ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA ANALITICA (1 MODULO) MAT/02 8 8 CFU CARATTERIZZANTI Formazione Teorica
Presentare gli elementi di base dell'algebra lineare e della geometria affine ed euclidea. Tali argomenti fanno parte dei fondamenti dello studio della matematica moderna e in particolare della statistica. Obiettivo non secondario è mostrare una teoria che è fortemente motivata da problemi reali, e che si può trattare in maniera esauriente e rigorosa.

-

  80107 - ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA ANALITICA (2° MODULO) MAT/03 8 8 CFU CARATTERIZZANTI Formazione Teorica
Presentare lo studio delle forme canoniche delle matrici e l’applicazione a problemi di classificazione nell’ambito della geometria affine.

-

25897 ALGEBRA 1 MAT/02 9 9 CFU DI BASE Formazione Matematica di Base
Fornire il linguaggio matematico di base. Introduzione alle nozioni algebriche astratte mediante lo studio dell'algebra degli interi, dei polinomi in una variabile a coefficienti razionali, reali, complessi o in campi finiti e dei loro quozienti. Prime nozioni di teoria dei gruppi.

-

52473 PROGRAMMAZIONE 1 INF/01 8 8 CFU DI BASE Formazione Informatica
Introduzione ai linguaggi di programmazione attraverso la costruzione di semplici algoritmi in C++ (imperativo).

-

52480 STATISTICA DESCRITTIVA SECS-S/01 8 8 CFU AFFINI O INTEGRATIVE Attività Formative Affini o Integrative
Fornire i principali concetti e metodologie per l'analisi dei dati univariati e multivariati da un punto di vista descrittivo.

-

102406 LINGUA INGLESE 1 L-LIN/12 3 3 CFU VER. CONOSC. LINGUA STRANIERA Per la Conoscenza di Almeno Una Lingua Straniera
L'insegnamento mira a sviluppare le abilità di lettura di testi in lingua inglese e a migliorare la competenza comunicativa in modo da portare lo studente a possedere una competenza minima di conoscenza della lingua Inglese corrispondente al livello B1 del Quadro Comune Europeo di Riferimento per la conoscenza delle Lingue (QCER)

-

2° anno (coorte 2022/2023)

SMID - GE
Codice Disciplina Settore CFU Tipologia/Ambito Obiettivi Formativi Propedeuticità
52500 LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE PER LA STATISTICA SECS-S/01 6 6 CFU AFFINI O INTEGRATIVE Attività Formative Affini o Integrative
Fornire le basi per la manipolazione e la rappresentazione dei dati con il sistema SAS.

-

57048 ANALISI MATEMATICA 2 MAT/05 8 8 CFU DI BASE Formazione Matematica di Base
Considerare i processi di evoluzione, attraverso le equazioni differenziali e alle differenze finite. Sviluppare il calcolo differenziale e integrale per le funzioni scalari e vettoriali di più variabili reali, con particolare attenzione allo studio di problemi di massimo e minimo.

-

25880 BASI DI DATI INF/01 8 8 CFU DI BASE Formazione Informatica
Formazione di utenti professionali di sistemi di gestione dati, in particolare quelli relazionali. Tali utenti devono essere in grado di progettare e sviluppare delle semplici basi di dati a supporto di applicazioni, nonché di adattare basi dati già esistenti alle esigenze di nuovi applicativi che debbano interagire con esse, arricchendole o esprimendo nuove interrogazioni. Lo studente deve acquisire capacità relative alla progettazione e sviluppo di una base di dati partendo da un documento di specifica dei requisiti.

-

87081 PROBABILITA' MAT/06 8 8 CFU DI BASE Formazione Matematica di Base
Introduzione alla modellistica dei fenomeni aleatori.

-

48384 STATISTICA INFERENZIALE SECS-S/01 8 8 CFU AFFINI O INTEGRATIVE Attività Formative Affini o Integrative
Fornire i principali concetti e metodologie dell’inferenza statistica per valutare in termini probabilistici gli errori commessi nell’estendere l’informazione ottenuta da un campione all'intero fenomeno.

-

48382 PROGRAMMAZIONE 2 INF/01 7 7 CFU DI BASE Formazione Informatica
Introduzione a: tipi di dato; algoritmi, strutture dati e valutazione della loro complessita'; programmazione orientata a oggetti sull'esempio del linguaggio java; implementazione di tipi di dato in Java.

-

52501 FISICA GENERALE 1 FIS/01 9 9 CFU DI BASE Formazione Fisica
Comprendere le leggi fondamentali della meccanica e della termodinamica. Sviluppare la capacità di risolvere problemi relativi agli argomenti del corso.

-

108582 STATISTICA APPLICATA 1 MAT/06 6 6 CFU CARATTERIZZANTI Formazione Modellistico-Applicativa

-

3° anno (coorte 2022/2023)

SMID - GE
Codice Disciplina Settore CFU Tipologia/Ambito Obiettivi Formativi Propedeuticità
80675 METODI DECISIONALI PER L'ANALISI ECONOMICA MAT/09 6 6 CFU CARATTERIZZANTI Formazione Modellistico-Applicativa
Il corso si propone di fornire agli studenti una conoscenza adeguata dei principali metodi quantitativi di supporto ai processi decisionali in ambito economico e di saper utilizzare, con una certa padronanza, gli ambienti software di riferimento. Da un punto di vista metodologico, saranno illustrate in particolare situazioni di interazioni tra soggetti, competitivi e cooperativi, proprie della teoria dei giochi, e algoritmi di programmazione convessa per l’ottimizzazione di determinate funzioni obiettivo, quali massimizzazione di profitto e utilità e minimizzazione dei costi.

-

34567 PROVA FINALE 6 6 CFU PROVA FINALE Per la Prova Finale

-

57320 PROCESSI STOCASTICI MAT/06 6 6 CFU CARATTERIZZANTI Formazione Modellistico-Applicativa
Introdurre le catene di Markov e altri semplici processi stocastici per modellare e risolvere problemi reali di evoluzione stocastica. Uno tra i seguenti insegnamenti propedeutici
87081 PROBABILITA'
52503 STATISTICA MATEMATICA MAT/06 6 6 CFU CARATTERIZZANTI Formazione Modellistico-Applicativa
Inquadrare i problemi di stima parametrica e non parametrica e di verifica delle ipotesi in un contesto rigoroso dal punto di vista matematico. Approfondire lo studio dell’ampia classe dei modelli lineari usando i metodi della statistica matematica. Insegnamenti obbligatori propedeutici
87081 PROBABILITA'
81219 TIROCINIO FORMATIVO E DI ORIENTAMENTO 10 10 CFU ALTRE ATTIVITA' Tirocini Formativi e di Orientamento
Fornire un'esperienza lavorativa agli studenti che sviluppi e valuti sia le competenze modellistiche e di analisi di fenomeni acquisite nel corso di studi, sia il grado di autonomia e di capacità di interagire in gruppi anche eterogenei

-

34343 METODI STATISTICI IN BIOMEDICINA SECS-S/01 8 8 CFU AFFINI O INTEGRATIVE Attività Formative Affini o Integrative
Introdurre al ragionamento di causa-effetto in biomedicina attraverso lo studio dei principali disegni di indagine. Fornire un panorama sulle tecniche di analisi dei dati in epidemiologia ambientale e clinica.

-

101515 MODELLI LINEARI SECS-S/01 6 6 CFU AFFINI O INTEGRATIVE Attività Formative Affini o Integrative
L'insegnamento mira ad approfondire lo studio dell’ampia classe dei modelli lineari usando i metodi della statistica matematica.

-


12 CFU tra i seguenti insegnamenti:
98795 MACHINE LEARNING MAT/06 6 6 CFU A SCELTA A Scelta dello Studente
L’obiettivo primario è quello di fornire allo studente il linguaggio e gli strumenti di base dell’apprendimento automatico, con particolare enfasi al caso supervisionato. L’approccio seguito si basa su una formulazione del problema del machine learning come problema inverso stocastico. Lo studente dovrà inoltre conoscere alcuni degli algoritmi più noti, comprendendone sia le proprietà statistiche sia quelle computazionali.

-

86798 MACHINE LEARNING AND DATA ANALYSIS ING-INF/05 6 6 CFU A SCELTA A Scelta dello Studente
Nell'era dell'informazione qualunque sistema o dispositivo genera una qualche forma di dati per scopi diagnostici o di analisi. Il corso dettaglia le tecniche di base per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi dei dati allo scopo di ricavarne informazioni e nuova conoscenza per il supporto alle decisioni.

-

102299 METODI PREDITTIVI PER L'AZIENDA SECS-S/01 6 6 CFU A SCELTA A Scelta dello Studente
L'insegnamento mira a sviluppare la capacità di estrarre sapere e conoscenza da dati in un contesto aziendale.

-

52509 STATISTICA APPLICATA 2 SECS-S/01 6 6 CFU A SCELTA A Scelta dello Studente
Fornire alcuni strumenti statistici legati a specifiche applicazioni tramite interventi di esperti

-