Ateneo - UPO

Il software R e suo uso nella rappresentazione grafica e nell'analisi statistica dei dati.

Tutto il materiale di riferimento è pubblicato sul sito DIR.
Material addizionale: R for Data Science (https://r4ds.had.co.nz/)

• Conoscenza e comprensione.
Obiettivo del corso è di arricchire la conoscenza teorica di elementi di statistica e probabilità con strumenti di calcolo e di analisi dati adeguati. Si mostra inoltre come visualizzare i risultati. Come strumento scelto utilizza il software libero ed open source R.
* Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Ci si attende che lo studente sappia usare le conoscenze acquisite anche in ambito multidisciplinare e sappia quindi concretamente analizzare dati e crearne rappresentazioni grafiche professionali.
*Autonomia di giudizio
Ci si attende che lo studente al termine del corso sia in grado di applicare i metodi appresi anche in situazioni diverse e se richiesto abbia gli strumenti per estendere la sua conoscenza in modo autonomo.
*Abilità comunicative
Al termine del corso lo studente avrà acquisito la capacità di esprimere i risultati di un’analisi dati sia a livello numerico che grafico.
*Capacità di apprendimento
Durante il corso lo studente acquisirà la capacità di studiare e apprendere scegliendo il suo percorso con originalità e dovrà essere in grado di scegliere le risorse, eventualmente anche online, utili al suo studio.

Lo studente deve possedere le conoscenze di base di matematica e di statistica.

Il corso è erogato in Aula Informatica

Tutto il materiale di riferimento e ulteriori informazioni sono pubblicate sul sito DIR.

Prova finale su computer e quiz online in itinere.
Le prove si svolgono su DIR e consistono in serie di esericzi volti ad affrontare tematiche affrontate durante il corso. La tipologia degli esercizi è varia e può variare da semplici domande teoriche fino ad esercizi più complessi che possono richiedere lo scaricamento di dataset e la loro analisi. Le prove in itinere costituscono anche un benchmarch per la preparazione alla prova finale.

Il software R. Operazioni elementari. Funzioni e grafici. Import, export in R. I pacchetti di R. Strutture di dati. Matrici, liste, array. I dataframe. Lavorare con i dati: selezione di elementi, operatori logici. Cicli for e condizionali. Dati mancanti. Pacchetti grafici addizionali: ggplot2. Retta di regressione e curve di regressione. Anova. Modelli di farmacocinetica. Clustering. Simulazioni.

Ci si attende che lo studente
-sappia usare le conoscenze acquisite anche in ambito multidisciplinare e sappia quindi concretamente analizzare dati e crearne rappresentazioni grafiche professionali.
- sia in grado di applicare i metodi appresi anche in situazioni diverse e se richiesto abbia gli strumenti per estendere la sua conoscenza in modo autonomo.
-acquisisca la capacità di esprimere i risultati di un'analisi dati sia a livello numerico che grafico.
-acquisica la capacità di studiare e apprendere scegliendo il suo percorso con originalità e dovrà essere in grado di scegliere le risorse, eventualmente anche online, utili al suo studio.