- Docente: Paolo Foschi
- Crediti formativi: 3
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Paolo Foschi (Modulo 1) Giulia Martielli (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea in
Scienze statistiche (cod. 8873)
Valido anche per Campus di Rimini
Laurea in Finanza, assicurazioni e impresa (cod. 8872)
Campus di Rimini
Laurea Magistrale in Scienze statistiche, finanziarie e attuariali (cod. 8877)
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Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 19/09/2023 al 17/10/2023
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Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 09/11/2023 al 07/12/2023
Contenuti
Modulo 1:
- Introduzione al linguaggio Python: ambienti di sviluppo ed ecosistema Python; la struttura del linguaggio; tipi di dato di base: interi, float, stringhe ed operatori; liste e tuple; oggetti Mutable ed Immutable; costrutti if-the-else, cicli for, definizione di funzioni.
- Il calcolo scientifico in Python con numpy: creazione array; algebra in virgola mobile estesa; array di numpy come oggetti e loro proprietà; funzioni di aggregazione: sum, max, min, mean, std; prodotti matriciali; vettorializzazione del codice.
- Le funzioni statisitche della libraria scipy: oggetti distribuzione e metodi associati; esempio di una simulazione Monte Carlo.
- Grafica con Matplotlib
Modulo 2:
- Introduzione a Tableau: descrizione stumenti Tableau (Desktop, Server, Public e Prep); panoramica dell'interfaccia di Tableau desktop e delle sue funzionalità; importazione e connessione dei dati da diverse fonti; dimensioni e metriche; introduzione al modello dati (relazioni); Esercizio: Tableau download, import dati.
- Creazione di Visualizzazioni di base: tipi di grafici a barre e grafici a dispersione; utilizzo di colori, forme ed etichette per migliorare le visualizzazioni; introduzione alla creazione di mappe geografiche; esercizio: visualizzazioni base.
- Campi calcolati e altri strumenti di analisi: creazione di calcoli personalizzati e campi calcolati (LOD?); gerarchie; set; utilizzo di filtri e azioni per creare interattività.
- Creazione di Dashboard: concetti fondamentali di visualizzazione dei dati e analisi visuale; progettazione e creazione di dashboard per la presentazione di più visualizzazioni; aggiunta di filtri globali e interattività tra le visualizzazioni; ottimizzazione dell'aspetto e della disposizione del dashboard.
- Ottimizzazione Dashboard, condivisione e distribuzione delle analisi: esportazione di visualizzazioni e dashboard in diversi formati; pubblicazione di dashboard interattivi su Tableau Server o Tableau Online.
Testi/Bibliografia
Materiale fornito dal docente
Materiale online:
- Tutorial su Pyhton: https://docs.python.org/3/tutorial/index.html
- Introduzione a Numpy: https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html
Metodi didattici
Tutorial interattivo svolto in laboratorio.
Le lezioni dal 19/09 al 17/10 verranno svolte in presenza nella sede di Rimini (solo 19/09 GREEN LAB poi RED LAB di via Angherà 22) e online nella sede di Bologna.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Test su piattaforma Esami OnLine
Strumenti a supporto della didattica
* Laboratorio informatico
* Colab di Google
* Ambiente di sviluppo Spyder
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Paolo Foschi
Consulta il sito web di Giulia Martielli