Il corso denominato "Laboratorio di analisi dei dati con R" è un'attività (facoltativa) di tipologia f che permette l'assegnazione, tramite prova di accertamento finale, di 3 CFU. Le caratteristiche di questa attività sono le seguenti:
- L'attività è disponibile sia per gli studenti del CdLM in Economics e del CdLM in Banca e Finanza sia per gli studenti delle altre lauree magistrali e triennali della Scuola di Economia e Management.
- Sono disponibili 48 posti. Per partecipare alle lezioni in modo attivo è necessario essere dotati di un proprio computer portatile.
- Le richieste di partecipazione a tale attività verranno soddisfatte in base all’ordine cronologico di iscrizione considerando che verrà data precedenza agli studenti delle lauree magistrali, in particolare agli studenti del CdLM in Economics e del CdLM in Banca e Finanza. Per non perdere il proprio posto in graduatoria è necessario presentarsi alla prima lezione del corso, oppure, in caso di impedimenti, comunicare la propria assenza al tutor tramite email. I posti degli assenti non giustificati verranno riallocati tra gli studenti presenti il primo giorno di lezione.
- Si può partecipare a questa attività anche se non si ha una conoscenza del software R.
- La frequenza alle lezioni/esercitazioni è obbligatoria. Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni.
Sono previste complessivamente 18 ore di lezioni/esercitazioni (più 2 ore di accertamento finale).
Il calendario di massima del corso è il seguente:
venerdì 15 novembre 2019, ore 15:00-18:00, aula SMT.11;
venerdì 22 novembre 2019, ore 15:00-18:00, aula SPC;
venerdì 29 novembre 2019, ore 15:00-18:00, aula SMT.11;
venerdì 6 dicembre 2019, ore 15:00-18:00, aula SPC;
venerdì 13 dicembre 2019, ore 15:00-18:00, aula SMT.11.
venerdì 20 dicembre 2019, ore 15:00-18:00, aula SMT.11;
(la data della prova finale verrà comunicata a tempo debito).
Tutor: dott. Luca Bisognin
Apertura prenotazioni: 19 ottobre 2019
Chiusura prenotazioni: 14 novembre 2019
La procedura di iscrizione si trova sulla piattaforma elearning del corso.
R è un software open-source per l’analisi statistica. Nato alla fine degli anni Novanta dal software S, R è un linguaggio multi-paradigma che nell’arco di due decenni ha acquisito un ruolo centrale tra i software che si occupano di analisi statistica, grazie anche al forte sviluppo che ha ricevuto lo sviluppo di pacchetti (attualmente più di 15000) che implementano tecniche e metodi provenienti dai campi più diversi della statistica metodologica e applicata. Negli anni più recenti, grazie allo sviluppo di un’intera famiglia di pacchetti volti a semplificare ed organizzare su nuove basi le modalità di interazione e programmazione con R, il software ha trovato nuovi sbocchi per esprimere al meglio le proprie potenzialità. Il linguaggio R, assieme a Python, è oggi considerato il linguaggio di riferimento nell’ambito della moderna data science e, in particolare, nel machine learning, e si interfacciano agevolmente con molti altri software quali Excel, Tableau, Microsoft Power BI ecc.
Il corso si propone di fornire le basi della programmazione e della logica di funzionamento del software R introducendo al contempo i partecipanti ad alcune delle innovazioni più recenti che lo stanno interessando. Oltre ad un’introduzione al linguaggio R e a R Studio, il corso verterà sui seguenti argomenti: tecniche di trattamento e manipolazione dati (data management), strumenti di grafica avanzata per l’analisi statistica, cenni sulla rappresentazione grafica di informazioni geo-referenziate, analisi di regressione, simulazioni Monte Carlo, cenni sulla reportistica automatica e sulla produzione di documenti interattivi.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
| Hadley Wickham | Advanced R (Edizione 1) | CRC Press, Taylor & Francis Group | 2015 | 9781466586970 | |
| Espa G., Micciolo R. | Analisi esplorativa dei dati con R | Apogeo | 2012 | 978-88-503-3031-7 | |
| Ronald K. Pearson | Exploratory Data Analysis Using R (Edizione 1) | CRC Press, Taylor & Francis Group | 2018 | 9781138480605 | |
| Marco Bee, Flavio Santi | Finanza quantitativa con R (Edizione 1) | Apogeo Education | 2013 | 9788838787041 | |
| Hadley Wickham | ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Edizione 1) | Springer | 2009 | 9780387981413 | |
| Francesca Ieva, Chiara Masci, Anna Maria Paganoni | Laboratorio di Statistica con R (Edizione 2) | Pearson | 2016 | 9788891901521 | |
| Giuseppe Espa, Rocco Micciolo | Problemi ed esperimenti di statistica con R (Edizione 1) | Apogeo Education | 2013 | 9788838786105 | |
| Hadley Wickham, Garrett Grolemund | R for Data Science (Edizione 1) | O'Reilly | 2016 | 9781491910399 | |
| Ngai Hang Chan, Hoi Ying Wong | Simulation Techniques in Financial Risk Management (Edizione 1) | Wiley | 2015 | 9781118735817 | |
| M. Bécue-Bertaut | Textual Data Science with R (Edizione 1) | CRC Press, Taylor & Francis Group | 2018 | 9781138626911 | |
| Graham J. Williams | The Essentials of Data Science: Knowledge Discovery Using R (Edizione 1) | CRC Press, Taylor & Francis Group | 2017 | 9781138088634 |
Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni. La prova di accertamento del profitto consiste in una prova pratica e in un eventuale colloquio orale sull’utilizzo del software R. La prova di accertamento del profitto è unica e non sarà possibile risostenerla in una seconda data.
