2018-2019

Questo modulo introduce nozioni della teria dei grafi per analizzare grandi reti socio-economiche. L'analisi poi ci condurrà alla descrizione della modellazione di vari fenomeni e alla corretta definizione di benchmarks con l'uso di un approaccio ispirato alla fisica statistica classica.

Questo modulo presenta metodologie, tecniche e tools di analisi statistica per data science: conoscenza di base della teoria della probabilità, variabili random, modelli statistici, estimation theory, test delle ipotesi, bootstrap, e conoscenza di base dell'analisi delle serie temporali. Il modulo mostra l'applicabilità in casi di studio nel dominio della finanza.

Il modulo mira innanzitutto a presentare le caratteristiche principali dei processi di innovazione nelle imprese e nelle istituzioni. Oltre ad alcuni cenni teorici di economia dell’innovazione, enfasi verrà posta sulla gestione dei processi innovativi (ruolo della R&S, dell’Open Innovation, ecc.). Verranno poi descritte le nuove opportunità di innovazione rese possibili dagli avanzamenti recenti nei processi di raccolta ed elaborazione di dati su vasta scala.

Il modulo presenta le tecniche di acquisizione di big data dalle principali sorgenti ad oggi disponibili, incluso dati telefonici, dati di navigazione satellitare, dati di acquisto e di consumo e dati da social media e social networks, open data e dati amministrativi, dati da sensori personali e ambientali. Vengono anche discusse le modalità partecipative di raccolta dei  dati attraverso sistemi di crowdsourcing and crowdsensing come i giochi con scopo e le campagne virali.

Il modulo prevede attività seminariali che riportano esperienze e casi di studio/uso di Big Data analytics e Social Mining da parte del laboratorio SoBigData.eu e delle aziende ed istituzioni partner del Master.

Il modulo si propone di introdurre le nozioni etico-legali di privacy, anonimato, trasparenza e discriminazione, anche in riferimento al quadro normativo comunitario e alla sua evoluzione in corso. Saranno mostrati i modelli e le tecnologie di privacy-by-design e di difesa dei diritti degli utenti, che permettono l'analisi di Big Data nel rispetto del diritto alla protezione dei dati personali, alla trasparenza e al trattamento non discriminatorio.

Il modulo ha l'obiettivo di allineare le competenze informatiche ed analitiche di base degli studenti, in particolare in materia di basi di dati, di analisi esplorativa dei dati e di linguaggi di programmazione.