Ateneo - UPO

Il corso introduce i concetti fondamentali di data management in ambito biomedico, con particolare riferimento all’utilizzo di Excel 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 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 finale, svolto congiuntamente al modulo di Informatics, prevede una prova scritta obbligatoria, effettuata il giorno dell’appello.

La prova comprende un’attività pratica di gestione e analisi di un dataset fornito dal docente e una serie di domande, in parte a risposta chiusa (a scelta singola o multipla) e in parte a risposta aperta. Le domande a risposta aperta possono prevedere anche lo svolgimento di semplici esercizi applicativi.

La prova è finalizzata a verificare l’acquisizione delle conoscenze e delle competenze relative all’organizzazione, gestione, pulizia, modifica e documentazione dei dati in ambito biomedico, nonché la capacità di utilizzare Excel per svolgere semplici operazioni di gestione e analisi dei dati. Sarà inoltre valutata la comprensione dei principi di buona gestione dei dati, inclusi i principi FAIR, e la capacità di documentare in modo chiaro e riproducibile le procedure adottate.

La valutazione finale terrà conto del livello di conoscenza degli argomenti, della capacità di applicare correttamente le procedure di data management, dell’accuratezza nell’elaborazione dei dati e della chiarezza nella documentazione delle operazioni svolte.

Criteri di valutazione:
18–21: conoscenza essenziale degli argomenti e capacità di applicare, con alcune imprecisioni, le procedure di base per la gestione e l’organizzazione dei dati.
22–24: discreta conoscenza dei principi di data management e capacità di applicare correttamente le principali procedure di gestione, pulizia e documentazione dei dati.
25–27: buona conoscenza degli argomenti e buona capacità di applicare in modo appropriato gli strumenti e i principi di gestione dei dati, motivando e documentando le procedure adottate.
28–30: conoscenza molto buona o approfondita degli argomenti e capacità di gestire e analizzare i dati in modo corretto, autonomo e metodologicamente appropriato, documentando con chiarezza le procedure adottate.
30 e lode: eccellente padronanza delle conoscenze e delle competenze previste dal corso, accompagnata da piena autonomia nella gestione e nell’analisi dei dati, elevata accuratezza metodologica e capacità di documentare e motivare criticamente le scelte effettuate.

Il voto finale dell’insegnamento è definito sulla base della valutazione congiunta delle prove relative ai moduli di Informatics e Data Management.

Introduzione al data management, formati dei dati, importazione ed esportazione in Excel, 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.