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LABORATORIO DI ELABORAZIONE STATISTICA E DATA MINING DEI DATI SPERIMENTALI

Corso SCIENZE E TECNOLOGIE ALIMENTARI
Curriculum Curriculum unico
Orientamento UNICO
Anno Accademico 2017/2018
Crediti 5
Settore Scientifico Disciplinare
Anno Primo anno
Unità temporale Primo semestre
Ore aula 50
Attività formativa Ulteriori attività formative (art.10, comma 5, lettera d)

Canale Unico

Docente ROSA DI SANZO
Obiettivi L’obiettivo del laboratorio è di fornire conoscenze avanzate per la corretta esecuzione di un’analisi statistica relativa a dati propri della sperimentazione nel campo delle Tecnologie Alimentari.
Attraverso l’impiego di tecniche di analisi multivariata, l’allievo viene messo nella condizione di identificare ed applicare la metodologia maggiormente appropriata per la tipologia di dati a disposizione.
Sono inoltre approfondite le principali metodologie per il trattamento numerico dei dati derivanti dalle strumentazioni analitiche, finalizzate alla loro corretta gestione, elaborazione e presentazione.
Le attività di lezione frontale sono integrate da esaurienti esercitazioni pratiche sulle principali tematiche del laboratorio.
Programma Concetti statistici di base: popolazione e campione, serie statistiche, distribuzioni, intervalli di confidenza.
Statistica descrittiva ed inferenziale: confronto delle medie, correlazione, regressione, outliers. Correlazione e Regressione.
Esercitazioni: impiego, mediante esempi applicativi relativi alle tecnologie alimentari, di software applicativi per l'esecuzione di test statistici descrittivi, confronto fra medie, correlazioni e regressioni.
Concetti di base dell'analisi multivariata dei dati: standardizzazione delle variabili.
Analisi statistica multivariata: analisi delle componenti principali (PCA), analisi cluster e dendrogrammi.
Esercitazioni: impiego, mediante esempi applicativi relativi alle tecnologie alimentari, di software applicativi per l'esecuzione di test statistici multivariati e della relativa rappresentazione grafica.
Introduzione al Data Mining: processo di estrazione della conoscenza.
Tecniche applicative di data mining: preparazione e valutazione del data set.
Esercitazioni: applicazione di tecniche basilari di data mining mediante software statistico e specializzato alle tecnologie alimentari ed alla scienza del comportamento del consumatore.
Testi docente Materiale didattico reso disponibile dal docente durante il corso
Erogazione tradizionale Si
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale Si
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica Si

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