Ateneo - UPO

Il corso introduce i concetti fondamentali di data management in ambito biomedico, con particolare riferimento all’utilizzo di Excel e R per la gestione, la pulizia e la trasformazione di dataset provenienti da studi sperimentali o osservazionali. Gli studenti e le studentesse impareranno a importare, esplorare, modificare e documentare basi di dati, a controllare la qualità dei dati e a creare semplici report descrittivi. Verranno presentati esempi pratici basati su dataset reali di tipo epidemiologico o biologico.

Materiale fornito durante le lezioni (slide, esercitazioni guidate, dataset di esempio)

Fornire le conoscenze e competenze di base per la gestione di dati in ambito biomedico, includendo le procedure di organizzazione, pulizia, modifica e documentazione dei dataset. Promuovere la capacità di utilizzo di strumenti digitali (Excel e R) e la comprensione delle buone pratiche di data management secondo i principi FAIR.

Per seguire con profitto il corso è utile possedere conoscenze di base di informatica

Didattica frontale, Esercitazioni in aula

Si invitano gli studenti e le studentesse ad iscriversi al corso sulla piattaforma Moodle per poter accedere al materiale didattico. Le studentesse e gli studenti con disabilità o con Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) o con Bisogni Educativi Speciali (BES) possono richiedere servizi e strumenti specifici a loro dedicati rivolgendosi allo Staff Sviluppo e Coordinamento Carriere e Servizi alle Studentesse e agli Studenti e consultando la pagina dedicata del sito di Ateneo: https://uniupo.it/it/servizi/servizi-studenti-disabili-e-dsa Le studentesse e gli studenti con disabilità, DSA, BES, una volta preso contatto con lo Staff di Ateneo, possono contattare la/il docente titolare dell'insegnamento in relazione alla declinazione delle modalità di esame, in merito agli aspetti didattici.

L’esame consisterà in un lavoro individuale di analisi dati su un database fornito dal docente, da svolgere in autonomia e consegnare entro la data dell’appello. L’obiettivo è verificare la capacità di gestire, pulire e analizzare i dati utilizzando Excel e R e di documentare in modo chiaro le procedure adottate.

Introduzione al data management, formati dei dati, importazione ed esportazione in Excel e R, data cleaning, trasformazione variabili, uso di filtri e tabelle pivot, introduzione a R e RStudio, gestione dataset, creazione di variabili derivate, analisi descrittiva e grafici di base, esercitazioni pratiche con dataset biomedici.

Conoscenza e comprensione: comprendere i principi fondamentali della gestione dei dati e delle trasformazioni di variabili. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: eseguire operazioni di data cleaning e data transformation su dataset biomedici. Autonomia di giudizio: valutare la qualità dei dati e scegliere procedure adeguate. Abilità comunicative: presentare risultati e documentare i passaggi in modo chiaro. Capacità di apprendimento: acquisire autonomia nell’uso di strumenti digitali per la gestione dei database.