Conoscenze informatiche e telematiche
A.A. 2023/2024
Obiettivi formativi
L'insegnamento si propone di fornire agli/alle studenti/studentesse conoscenze e abilità di base nell'ambito dell'informatica e della statistica, con particolare attenzione al loro impiego a servizio della lettura, della sintesi, dell'analisi e dell'interpretazione di fenomeni complessi.
Pertanto, in un'ottica sia quantitativa che qualitativa, verranno introdotti i concetti base della statistica descrittiva, quali le modalità di organizzazione e rappresentazione dei dati, le misure di tendenza centrale e i relativi indici di dispersione, lo studio della relazione tra due variabili statistiche (statistica bivariata, correlazione, retta di regressione).
Con l'obiettivo di sviluppare il pensiero statistico e quello computazionale, le nozioni teoriche assimilate saranno trasferite in campo applicativo attraverso l'impiego di aggiornati strumenti informatici.
Scopo trasversale del corso è quello di fornire competenze digitali, comunicative, relazionali, decisionali e di problem solving utili per affrontare il percorso accademico e il mondo del lavoro.
Pertanto, in un'ottica sia quantitativa che qualitativa, verranno introdotti i concetti base della statistica descrittiva, quali le modalità di organizzazione e rappresentazione dei dati, le misure di tendenza centrale e i relativi indici di dispersione, lo studio della relazione tra due variabili statistiche (statistica bivariata, correlazione, retta di regressione).
Con l'obiettivo di sviluppare il pensiero statistico e quello computazionale, le nozioni teoriche assimilate saranno trasferite in campo applicativo attraverso l'impiego di aggiornati strumenti informatici.
Scopo trasversale del corso è quello di fornire competenze digitali, comunicative, relazionali, decisionali e di problem solving utili per affrontare il percorso accademico e il mondo del lavoro.
Risultati apprendimento attesi
Al termine del corso, lo/la studente/studentessa sarà in grado di:
- utilizzare i principali strumenti per la raccolta di informazioni e impiegare fonti pubbliche per ricavare dati secondari;
- rappresentare fenomeni connessi all'esperienza quotidiana, sia graficamente che attraverso opportuni valori di sintesi, e interpretarli anche mediante l'esplorazione delle relazioni di dipendenza tra variabili;
- impiegare software e scrivere script utili per la gestione, l'elaborazione, l'automazione, l'archiviazione la rappresentazione dei dati;
- progettare e produrre con autonomia di giudizio contenuti multimediali utili per offrire a utenti terzi conoscenze relative alle tematiche chiave delle scienze agrarie e ambientali;
- adottare un approccio etico all'impiego delle tecnologie della comunicazione e dell'informazione;
- utilizzare criticamente gli strumenti del web partecipativo e le applicazioni di produttività collaborative.
- utilizzare i principali strumenti per la raccolta di informazioni e impiegare fonti pubbliche per ricavare dati secondari;
- rappresentare fenomeni connessi all'esperienza quotidiana, sia graficamente che attraverso opportuni valori di sintesi, e interpretarli anche mediante l'esplorazione delle relazioni di dipendenza tra variabili;
- impiegare software e scrivere script utili per la gestione, l'elaborazione, l'automazione, l'archiviazione la rappresentazione dei dati;
- progettare e produrre con autonomia di giudizio contenuti multimediali utili per offrire a utenti terzi conoscenze relative alle tematiche chiave delle scienze agrarie e ambientali;
- adottare un approccio etico all'impiego delle tecnologie della comunicazione e dell'informazione;
- utilizzare criticamente gli strumenti del web partecipativo e le applicazioni di produttività collaborative.
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione: superato/non superato
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Primo semestre
Programma
Informatica
· Microsoft Office Word (videoscrittura): visualizzazione, salvataggio e stampa documento; formattazione testo; inserimento immagini, tabelle, forme, icone e grafici; layout e impaginazione; strumenti di controllo ortografico; riferimenti e revisione.
· Come scrivere un Elaborato Finale di Laurea.
· Microsoft Office Excel (calcolo e analisi dati): visualizzazione e salvataggio foglio di calcolo; funzioni logiche, di ricerca e riferimento, matematiche e trigonometriche, riferimenti relativi e assoluti, formattazione condizionale, ordinamento dati secondo criteri, filtri, grafici. Macro e database.
· PowerPoint (presentazioni): visualizzazione e salvataggio documento; gestione diapositive e inserimento oggetti; presentazioni animate, effetti di transizione, modalità "presentazione"; cosa fare e non fare per rendere accattivante una presentazione. Come preparare la presentazione dell'Elaborato Finale di Laurea.
· Strumenti per la ricerca bibliografica.
Statistica
Introduzione alla statistica
· Definizione, utilità e impieghi della statistica;
· Concetti base (popolazione, campione, variabile);
· Linguaggio statistico;
I dati
· Come organizzare i dati;
· I dati secondari e le fonti;
· I dati primari e il campionamento;
· Le tecniche di rilevazione;
· Dataset, tabelle e grafici;
Analisi dei dati
· La distribuzione dei dati;
· Organizzare i dati qualitativi;
· Organizzare i dati quantitativi;
· Gli indici di posizione centrale per dati unitari e dati raggruppati in classi (media, mediana e moda);
· Gli indici di dispersione per dati unitari e dati raggruppati in classi (range, scarto medio assoluto, varianza, deviazione standard, intervallo interquartile, proprietà degli intervalli tipici)
· Gli indici di forma per dati unitari e dati raggruppati in classi (indice di asimmetria di Pearson, primo e secondo coefficiente di asimmetria di Pearson, indice di asimmetria di Fisher, coefficiente di asimmetria di Pearson-Fisher, indice di curtosi);
· Gli indici di posizione non centrale (z-score, quartili);
· I valori anomali;
· Analisi univariata - L'Exploratory Data Analysis (boxplot, sintesi dei cinque numeri);
· Analisi univariata - Come descrivere una distribuzione;
· Analisi bivariata - La correlazione;
· Analisi bivariata - La regressione lineare semplice.
· Probabilità; distribuzione normale;
· Analisi multivariata dei dati, concetti base. Analisi delle componenti principali (PCA);
· Software di programmazione utili per la gestione, l'elaborazione, l'automazione, l'archiviazione la rappresentazione dei dati.
· Microsoft Office Word (videoscrittura): visualizzazione, salvataggio e stampa documento; formattazione testo; inserimento immagini, tabelle, forme, icone e grafici; layout e impaginazione; strumenti di controllo ortografico; riferimenti e revisione.
· Come scrivere un Elaborato Finale di Laurea.
· Microsoft Office Excel (calcolo e analisi dati): visualizzazione e salvataggio foglio di calcolo; funzioni logiche, di ricerca e riferimento, matematiche e trigonometriche, riferimenti relativi e assoluti, formattazione condizionale, ordinamento dati secondo criteri, filtri, grafici. Macro e database.
· PowerPoint (presentazioni): visualizzazione e salvataggio documento; gestione diapositive e inserimento oggetti; presentazioni animate, effetti di transizione, modalità "presentazione"; cosa fare e non fare per rendere accattivante una presentazione. Come preparare la presentazione dell'Elaborato Finale di Laurea.
· Strumenti per la ricerca bibliografica.
Statistica
Introduzione alla statistica
· Definizione, utilità e impieghi della statistica;
· Concetti base (popolazione, campione, variabile);
· Linguaggio statistico;
I dati
· Come organizzare i dati;
· I dati secondari e le fonti;
· I dati primari e il campionamento;
· Le tecniche di rilevazione;
· Dataset, tabelle e grafici;
Analisi dei dati
· La distribuzione dei dati;
· Organizzare i dati qualitativi;
· Organizzare i dati quantitativi;
· Gli indici di posizione centrale per dati unitari e dati raggruppati in classi (media, mediana e moda);
· Gli indici di dispersione per dati unitari e dati raggruppati in classi (range, scarto medio assoluto, varianza, deviazione standard, intervallo interquartile, proprietà degli intervalli tipici)
· Gli indici di forma per dati unitari e dati raggruppati in classi (indice di asimmetria di Pearson, primo e secondo coefficiente di asimmetria di Pearson, indice di asimmetria di Fisher, coefficiente di asimmetria di Pearson-Fisher, indice di curtosi);
· Gli indici di posizione non centrale (z-score, quartili);
· I valori anomali;
· Analisi univariata - L'Exploratory Data Analysis (boxplot, sintesi dei cinque numeri);
· Analisi univariata - Come descrivere una distribuzione;
· Analisi bivariata - La correlazione;
· Analisi bivariata - La regressione lineare semplice.
· Probabilità; distribuzione normale;
· Analisi multivariata dei dati, concetti base. Analisi delle componenti principali (PCA);
· Software di programmazione utili per la gestione, l'elaborazione, l'automazione, l'archiviazione la rappresentazione dei dati.
Prerequisiti
Si richiede una buona conoscenza della lingua italiana, parlata e scritta.
Metodi didattici
Le lezioni si svolgono in presenza, con una forte componente laboratoriale. Per entrambe le unità (Informatica e statistica) l'insegnamento prevede sia lezioni frontali teoriche (16+16 h), sia esercitazioni (16+16 h) per l'applicazione pratica dei concetti teorici affrontati durante le lezioni frontali.
Le lezioni di statistica sono svolte in presenza e registrate sul canale Teams dell'insegnamento e rese fruibili unicamente per gli studenti classificati come lavoratori.
Le lezioni di Informatica sono svolte in presenza ma non vengono registrate.
Le lezioni di statistica sono svolte in presenza e registrate sul canale Teams dell'insegnamento e rese fruibili unicamente per gli studenti classificati come lavoratori.
Le lezioni di Informatica sono svolte in presenza ma non vengono registrate.
Materiale di riferimento
1. Slide e appunti delle lezioni.
2. Registrazione delle lezioni (solo per l'unità di statistica e solo studenti lavoratori)
3. Introduzione alla Statistica, di M. K. Pelosi e T. M. Sandifer, ed. McGraw-Hill, 2009
2. Registrazione delle lezioni (solo per l'unità di statistica e solo studenti lavoratori)
3. Introduzione alla Statistica, di M. K. Pelosi e T. M. Sandifer, ed. McGraw-Hill, 2009
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame prevede una valutazione basata sullo svolgimento di una prova scritta. Tale prova, della durata di 90 minuti, è composta da 25 domande a scelta multipla e 1 esercizio al computer finalizzato a verificare l'uso competente degli strumenti digitali impiegati durante il corso. La votazione finale sarà espressa in "approvato" o "non approvato".
L'iscrizione dell'esame avverrà unicamente via SIFA e l'appello verrà chiuso circa 7 giorni prima della data di svolgimento del test. Gli studenti avranno la possibilità di iscriversi da circa 14 giorni prima della chiusura dell'appello.
I risultati dei test verranno comunicati tramite email.
L'iscrizione dell'esame avverrà unicamente via SIFA e l'appello verrà chiuso circa 7 giorni prima della data di svolgimento del test. Gli studenti avranno la possibilità di iscriversi da circa 14 giorni prima della chiusura dell'appello.
I risultati dei test verranno comunicati tramite email.
- CFU: 6
Esercitazioni in aula informatica: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Lezioni: 32 ore
Docenti:
Nonini Luca, Tugnolo Alessio
Siti didattici
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento
Via Celoria, 2 20133 MILANO (MI)
Ricevimento:
On appointment
Milano - Via Celoria 2