B6632 - LABORATORIO DI AMBIENTI DI SVILUPPO PER L'ANALISI STATISTICA

Anno Accademico 2024/2025

  • Docente: Paolo Foschi
  • Crediti formativi: 3
  • Lingua di insegnamento: Italiano

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.

        Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

        * Test su piattaforma Esami OnLine

        * Consegna di un elaborato sviluppato su Tableau

        Strumenti a supporto della didattica

        • Laboratorio informatico
        • Colab di Google
        • Ambiente di sviluppo Spyder
        • Software Tableau
        • Piattaforma Microsoft Teams

         

        Orario di ricevimento

        Consulta il sito web di Paolo Foschi

        Consulta il sito web di Giulia Martielli