Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Piano Didattico

A.A. 2024/2025 A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021

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Laurea magistrale in Economics and data analysis - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
SECS-P/05
One module between the following
9
C
SECS-P/01
9
C
SECS-P/03
6
B
IUS/13
12
B
SECS-P/01
12
B
SECS-P/05 ,SECS-S/06
3
F
-

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2022/2023

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Two modules among the following
6
C
SECS-P/02
6
C
SECS-P/03
6
C
SECS-S/01
6
C
SECS-P/02
Two modules among the following
6
B
SECS-P/07
6
B
SECS-P/11
6
B
SECS-P/08
One module between the following
9
C
SECS-P/02
9
C
SECS-P/05
9
B
SECS-P/01
15
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B
SECS-P/05
One module between the following
9
C
SECS-P/01
9
C
SECS-P/03
6
B
IUS/13
12
B
SECS-P/01
12
B
SECS-P/05 ,SECS-S/06
3
F
-
Attivato nell'A.A. 2022/2023
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Two modules among the following
6
C
SECS-P/02
6
C
SECS-P/03
6
C
SECS-S/01
6
C
SECS-P/02
Two modules among the following
6
B
SECS-P/07
6
B
SECS-P/11
6
B
SECS-P/08
One module between the following
9
C
SECS-P/02
9
C
SECS-P/05
9
B
SECS-P/01
15
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
Further language skills
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
9
D
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Quantitative methods for business and economics (2021/2022)

Codice insegnamento

4S008973

Crediti

12

Coordinatore

Letizia Pellegrini

Lingua di erogazione

Inglese en

MoodleMoodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

DATA MANAGEMENT FOR BUSINESS AND ECONOMICS en

Crediti

6

Periodo

primo semestre (lauree magistrali)

Docenti

Giuseppe Buccheri

Orario Lezioni
MATHEMATICAL AND COMPUTATIONAL METHODS FOR BUSINESS AND ECONOMICS en

Crediti

6

Periodo

primo semestre (lauree magistrali)

Docenti

Letizia Pellegrini
Athena Picarelli

Orario Lezioni

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti necessari per affrontare dal punto di vista quantitativo i principali problemi che si presentano in ambito economico e finanziario. In particolare, vengono trattati strumenti matematico/computazionali e di gestione e analisi dei dati
Nella prima parte del modulo relativo ai metodi matematico/computazionali vengono presentate alcune nozioni fondamentali sui problemi di ottimizzazione vincolata e non vincolata e sulle equazioni differenziali ordinarie. La seconda parte del modulo sarà dedicata all’introduzione di elementi computazionali per la risoluzione dei suddetti problemi.
Il modulo di data management fornirà le competenze di base necessarie per la gestione e analisi di basi di dati. Software dedicati saranno utilizzati al fine di estrarre informazioni rilevanti da un campione di interesse e di evidenziare le caratteristiche delle variabili economiche oggetto di analisi sia tramite l'utilizzo di indici sintetici sia attraverso rappresentazioni grafiche.
Al termine del corso, lo studente sarà in grado di formulare matematicamente problemi economici e di management con lo scopo di individuarne la soluzione ottimale rispetto agli obiettivi prefissati. Lo studente saprà dimostrare di risolvere i problemi matematici trattati durante il corso utilizzando sia le tecniche analitiche che quelle computazionali. Inoltre, lo studente saprà dimostrare di aver acquisito autonomia nella gestione delle basi di dati al fine di estrarre informazioni che possano condurre ad azioni mirate in ambito imprenditoriale e di policy.

Programma

Modulo I - DATA MANAGEMENT FOR BUSINESS AND ECONOMICS
- Gestione dei dati e tipologie
- Principali fonti di dati
- Analisi descrittiva dei dati: distribuzione di frequenza, indici di posizione e variabilità, ulteriori indicatori
- Concetti di probabilità
- Variabili casuali discrete
- Variabili casuali continue
- Statistica inferenziale: stima e verifica di ipotesi

Modulo II - MATHEMATICAL AND COMPUTATIONAL METHODS FOR BUSINESS AND ECONOMICS
- Calcolo differenziale per funzioni di più variabili
- Forme quadratiche definite e semidefinite
- Funzioni convesse
- Ottimizzazione non vincolata
- Ottimizzazione vincolata con vincoli d'uguaglianza
- Funzione Lagrangiana e condizioni di ottimalità
- Ottimizzazione vincolata con vincoli di disuguaglianza
- Teorema di Kuhn-Tucker
- Problemi convessi
- Equazioni differenziali ordinarie: definizioni, aspetti generali e esempi
- Equazioni differenziali del primo ordine: equazioni separabili, equazioni lineari, diagrammi di fase

Bibliografia

Vai alla bibliografia
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Modalità d'esame

La prova finale è scritta. Concorre al voto finale la valutazione ottenuta negli homework relativi alle attività di laboratorio.

La modalità a distanza è comunque garantita per tutti gli studenti che lo chiederanno.
I contenuti delle prove, i tempi ed i criteri di valutazione saranno uguali per tutti gli studenti sia che essi affrontino la prova in aula sia che chiedano lo svolgimento a distanza.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI