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
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
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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1 module among the following (1st year: Big Data epistemology and Social research; 2nd year: Cybercrime, Data protection in business organizations, Comparative and Transnational Law & Technology)
2 courses among the following (1st year: Business analytics, Digital Marketing and market research; 2nd year: Logistics, Operations & Supply Chain, Digital transformation and IT change, Statistical methods for Business intelligence)
2 courses among the following (1st year: Complex systems and social physics, Discrete Optimization and Decision Making, 2nd year: Statistical models for Data Science, Continuous Optimization for Data Science, Network science and econophysics, Marketing research for agrifood and natural resources)
2 courses among the following (1st year: Data Visualisation, Data Security & Privacy, Statistical learning, Mining Massive Dataset, 2nd year: Machine Learning for Data Science)
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.
Network science and econophysics (2021/2022)
Codice insegnamento
4S009155
Docente
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
FIS/02 - FISICA TEORICA, MODELLI E METODI MATEMATICI
Periodo
Secondo semestre dal 7 mar 2022 al 10 giu 2022.
Obiettivi formativi
Il corso mira a far acquisire allo studente le competenze modellistiche interdisciplinari fisico-matematiche per lo studio di reti di agenti economici in interazione, con applicazioni alla caratterizzazione dei mercati finanziari, dell'organizzazione aziendale, e della previsione economica. Si porrà enfasi allo sviluppo di schemi di analisi delle reti in interazione, con particolare riferimento alla diffusione di agenti e influenze nell'organizzazione aziendale.
Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:
● saper elaborare modelli analitico-quantitativi e algoritmi numerici per la determinazione degli andamenti e delle tendenze nei sistemi di reti sociali in interazione e per la determinazione di strategie di analisi e ottimizzazione dell'organizzazione e della dinamica aziendale.