Corso di laurea in matematica

Il corso si prefigge di fornire agli studenti le nozioni necessarie all’
impiego pratico della statistica in vari contesti di tipo applicativo nel caso
in cui si disponga di set di dati di diversa complessità e di numerosità
anche elevata. Si forniscono quindi nel contempo agli studenti gli
elementi basilari per l’uso del software SAS finalizzato all’analisi statistica
e al data mining. Si integrano inoltre le nozioni apprese nei corsi
precedenti di Statistica con alcune tecniche di tipo non parametrico e
multivariato.
Per quanto riguarda le conoscenze sulle reti neurali, il corso intende
fornire le nozioni di base riguardanti il più diffuso modello di rete neurale,
il percettrone multilivello, la sua struttura, l'algoritmo di addestramento.
Conoscenza e capacità di comprensione:
Il corso, partendo dalle conoscenze di base relative alla statistica ed alla
sua trattazione computazionale (obiettivo 4) ed alla programmazione
informatica (obiettivo 9), introduce all'uso del software SAS per le
metodologie statistiche e di data mining basilari (obiettivo 18). Il corso
utilizza materiale in inglese, favorendo in questo modo l’abitudine alla
lettura di letteratura matematica e statistica in lingua inglese.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
Il corso presenta l'utilizzo del software SAS per effettuare analisi il più
possibili complete di set di dati corrispondenti a situazioni reali e per la
risoluzione di compiti di classificazione e/o regressione su alcuni semplici
insiemi di dati. Gli studenti sono quindi messi in condizione di estrarre
informazioni qualitative da dati quantitativi (obiettivo 4). L'utilizzo di un
software statistico dedicato (obiettivo 5) consente loro di sperimentare le
conoscenze apprese acquisendo nel contempo ulteriori informazioni.
Autonomia di giudizio:
Le analisi statistiche che vengono proposte possono venire eseguite
individualmente o in gruppo (obiettivo 4). Il confronto con i compagni di
corso nel lavoro personale favorisce lo sviluppo della capacità critica nel
proporre, analizzare e confrontare semplici modelli matematici e statistici
associati a situazioni concrete (obiettivo 3) derivanti da altre discipline.
Abilità comunicative:
L'utilizzo di dati provenienti da diversi contesti applicativi allena lo 

studente ad interagire in modo costruttivo con interlocutori non
matematici (obiettivo 2). Il corso utilizza materiale in lingua inglese,
favorendo la familiarizzazione dello studente con l’uso scientifico di tale
lingua (obiettivo 3).
Capacità di apprendimento:
Il corso fornisce le competenze di base per l'esecuzione di analisi
statistiche e di data mining con il software SAS. L’apprendimento di un
software dedicato costituirà il presupposto per poter seguire l'evoluzione
di strumenti informatici dedicati (obiettivo 3) e l'esposizione a realtà
applicative renderà più facile l'adattamento ad attività lavorative anche
lontane dalla formazione specifica (obiettivo 4) e contribuirà a creare una
mentalità flessibil utile per facilitare l'apprendimento di competenze
ulteriori utili in ambito lavorativo (obiettivo 2).

Lo studente dovrà essere in grado di effettuare un’analisi statistica
approfondita di dati provenienti da situazioni applicative di tipo diverso e
di varia complessità, raccolti in campioni di dimensioni anche elevate,
utilizzando il software di Data Mining SAS Enterprise Miner. Avrà acquisito
la capacità di utilizzare gli strumenti di Data Mining principali (selezione
delle caratteristiche, classificazione e clustering) e i fondamenti della
teoria delle reti neurali per trarre informazioni rilevanti dai set di dati
disponibili. Nel contempo avrà acquisito una buona padronanza delle
risorse basilari del software SAS e SAS Enterprise Miner.
Lo studente acquisirà i principali elementi di teoria e sarà in grado di
effettuare prove d’utilizzo del software SAS EM per la risoluzione di
compiti di classificazione, clustering, regressione su alcuni semplici
insiemi di dati.

E' previsto un tutorato sia a distanza che in presenza del docente presso i
laboratori su richiesta dello studente previo invio di messaggio (mail).

Il corso introduce ai concetti principali del Data Mining (selezione delle
caratteristiche, pulizia dei dati, classificazione, clustering), ad alcuni
algoritmi (per la modellazione predittiva o descrittiva) e insegna l'uso di
uno strumento pratico di analisi dei dati (SAS Enterprise Miner).
Introduzione al SAS e introduzione all'analisi statistica con il SAS: Il
software SAS, Statistica descrittiva e istogrammi, Test di ipotesi, Analisi
della varianza, Regressione.
Introduzione al Data Mining: il processo di estrazione della conoscenza
dai dati, la classificazione con una selezione di algoritmi, il clustering con
una selezione di alcuni algoritmi.
Si prevede l’utilizzo di esempi ed esercizi su SAS Enterprise Miner.

R. J. Roiger, M. W. Geatz, “Introduzione al data mining”, McGraw-Hill
Companies, 2003