BIG DATA E MODELLI COMPUTAZIONALI PER IL MARKETING
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Anno immatricolazione
2020/2021
Anno offerta
2021/2022
Normativa
DM270
SSD
SECS-S/05 (STATISTICA SOCIALE)
Dipartimento
DIPARTIMENTO DI SCIENZE POLITICHE E SOCIALI
Corso di studio
COMUNICAZIONE DIGITALE
Curriculum
PERCORSO COMUNE
Anno di corso
Periodo didattico
Primo Semestre (27/09/2021 - 10/12/2021)
Crediti
6
Ore
36 ore di attività frontale
Lingua insegnamento
ITALIANO
Tipo esame
ORALE
Docente
Prerequisiti
Non sono richieste competenze specifiche di carattere tecnico. E’ richiesta una minima competenza di carattere statistico che sarà accertata all’inizio delle lezioni. Qualora questa non fosse presente il docente proporrà letture integrative.
Obiettivi formativi
L’insegnamento fornisce gli strumenti analitici per leggere e interpretare rapporti di ricerca e analisi che fanno uso di tecniche computazionali complesse, per interagire con esperti nell'analisi dei big data.
Programma e contenuti
I principali argomenti dell'insegnamento sono:
- Fonti dati: classificazione, modalità di raccolta e strumenti di analisi
-Machine Learning, Deep Learning e Big Data Analytics
- Tecniche di analisi descrittive
- Tecniche di analisi locali
- Tecniche di analisi non supervisionate
- Tecniche di analisi supervisionate
-Best practices in machine learning
-Best practices in deep learning per social media analyst
L'utilizzo dei Big Data e degli Analytics nel Seamless Customer and Patient Journey:
- Il Digital Customer Journey tra Retail (Fashion, Luxury, Food and Beverage) e Health (Healthcare, Well-being, Clinics, Pharmaceuticals);
- Omnichannel Marketing e il Marketing of Everything: a seamless Phygital Journey;
- Vision Recognition and Artificial Intelligence;
- Digital Interactive Engagement and Frictionless Experience;
- Smart Cities;
- Smart Life Science and Healthcare;
- Smart Clinics, Precision Nutrition, Precision Medicine, Wearables and Telemedicine.

L'insegnamento prevede discussi di casi studio e laboratori di data science.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni.
Testi di riferimento
Materiali di lettura su casi studio presentati dal docente
Modalità verifica apprendimento
L’esame prevede la produzione di un elaborato e una prova orale.
La commissione d'esame valuterà in particolare tre aspetti:
i) la capacità dello studente di aver appreso e di padroneggiare nella stesura dell'elaborato le conoscenze, le metodologie e le tecniche presentate durante le lezioni;
ii) l'efficacia della comunicazione, la capacità di argomentare e rispondere a domande;
iii) la qualità dei materiali di supporta nella presentazione.
Altre informazioni
L’esame prevede la produzione di un elaborato e una prova orale.
La commissione d'esame valuterà in particolare tre aspetti:
i) la capacità dello studente di aver appreso e di padroneggiare nella stesura dell'elaborato le conoscenze, le metodologie e le tecniche presentate durante le lezioni;
ii) l'efficacia della comunicazione, la capacità di argomentare e rispondere a domande;
iii) la qualità dei materiali di supporta nella presentazione.
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Il corso è compatibile con gli obiettivi 4- ISTRUZIONE DI QUALITÁ, 9 IMPRESE, INNOVAZIONE E INFRASTRUTTURE
Gli obiettivi