Obiettivi formativi Obiettivi generali
L’obiettivo formativo primario dell’insegnamento è l’apprendimento da parte degli studenti dei principali problemi rappresentabili su reti (Networks) e sui metodi quantitativi di analisi e ottimizzazione (Analytics). Gli studenti devono inoltre saper utilizzare correttamente, a fini decisionali e di gestione, strumenti informatici per analizzare dati generati da problemi su rete, per l’ottimizzazione su rete, l’analisi di reti complesse, la generazione e la simulazione di reti.
Obiettivi specifici
a) Conoscenza e capacità di comprensione
Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e comprendono i principali problemi su reti (rappresentazioni, formulazioni matematiche, principali metriche su rete, parametri e prestazioni di reti) e i principali metodi analitici da utilizzare per risolvere tali problemi (per esempio: algoritmi, modelli matematici, teoria dei grafi).
b) Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Al termine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare problemi reali in termini di problemi si rete e di applicare i metodi specifici insegnati nel corso per risolverli. Sono inoltre in grado di classificare il tipo di problema su rete ed associare a al problema il metodo quantitativo più appropriato sperimentando l’efficacia ai fini decisionali anche su problemi reali.
c) Autonomia di giudizio
Gli studenti sviluppano capacità critiche attraverso l’applicazione di metodologie modellistiche, di analisi e ottimizzazione a un ampio insieme di problemi su rete. Sviluppano inoltre il senso critico attraverso il confronto tra soluzioni alternative allo stesso problema ottenute utilizzando metodi di analisi e scenari realistici diversi tra loro. Imparano ad interpretare criticamente i risultati ottenuti applicando le procedure a insiemi di dati reali.
d) Abilità comunicativa
Gli studenti, attraverso lo studio e lo svolgimento di esercizi pratici, acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico del corso, che deve essere opportunamente utilizzato sia nelle prove scritte intermedie e finali che nelle prove orali. Le abilità comunicative vengono sviluppate anche attraverso attività di gruppo.
e) Capacità di apprendimento
Gli studenti che superano l’esame hanno appreso metodi di analisi e ottimizzazione su reti che consente loro di affrontare, problemi di decisione e ottimizzazione su sistemi e reti anche complessi.
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Obiettivi formativi Obiettivi formativi
Capacità di analizzare, modellare e interpretare criticamente informazioni statistiche aziendali.
Conoscenza e capacità di comprensione.
Conoscenza delle tecniche statistiche per l’analisi e l’interpretazione dei dati in azienda.
Conoscenza delle principali fonti informativi di dati utili per studi aziendali.
Utilizzo dei principali modelli statistici per lo studio dei dati aziendali.
Capacità di analisi su dati reali con l’ausilio di software statistici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Alla fine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare, studiare e analizzare problemi reali.
Autonomia di giudizio.
Sviluppo di senso critico sia in termini di qualità dei dati che di implicazioni di tipo economico.
Abilità comunicativa.
Gli studenti acquisiscono un linguaggio tecnico-scientifico imparato attraverso lo sviluppo e la stima di modelli.
Capacità di apprendimento.
Metodo critico di analisi che potranno utilizzare per i successivi studi.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali
Obiettivo del corso e' quello di fornire strumenti statistici di analisi di dati provenienti sia da analisi di mercato che da sondaggi, in un’ottica concettuale, metodologica, tecnica e applicativa. L’uso del software open source R permettera' di analizzare in modo approfondito dati da indagini reali.
Conoscenza e capacità di comprensione
Conoscenza dei dati provenienti da indagini statistiche e capacita' di scelta delle metodologie di analisi statistiche adeguate.
La comprensione e l'interpretazione dei risultati sara' una componente fondamentale del corso,
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiscono le seguenti abilità: analisi dei dati, metodologie di stima, diagnostica e interpretazione critica dei risultati.
Autonomia di giudizio
Gli studenti sviluppano capacita' critiche di analisi sia riguardo la qualità del dato che in termini di interpretazione economica.
Abilità comunicativa
Gli studenti acquisiscono competenza sia ne linguaggio tecnico-scientifico che nel linguaggio di programmazione.
Capacità di apprendimento
Gli studenti sviluppano capacità operative utili per corsi successivi
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Obiettivi formativi Obiettivi formativi
Il corso si propone di fornire gli strumenti per potersi orientare tra i problemi legati alla logistica distributiva. Il corso tratta lo studio di strumenti e di tecniche di base per risolvere problemi che riguardano in generale la localizzazione e l'allocazione ottima di risorse.
Conoscenza e capacità di comprensione
Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e comprendono i principali problemi della logistica, i relativi modelli e i principali metodi da utilizzare per risolvere tali problemi.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine del corso gli studenti sono in grado di formulare modelli lineari e non, atti a risolvere problemi di localizzazione di servizi, di allocazione di risorse, di produzione, di distribuzione e di pianificazione di attività.
Autonomia di giudizio
Gli studenti sviluppano capacità critiche e sono in grado di analizzare il complesso di attività rivolte a modificare gli attributi di spazio e tempo di tutto ciò che viene gestito all'interno di un sistema produttivo: materiali, beni, prodotti, risorse, personale, informazioni.
Abilità comunicativa
Attraverso lo studio e lo svolgimento di esercizi pratici e l'applicazione in laboratorio di tecniche risolutive acquisiscono il linguaggio tecnico- scientifico della disciplina che deve essere opportunamente utilizzato nelle prove scritte ed orali.
Capacità di apprendimento
Con il superamento dell'esame gli studenti sono in grado affrontare lo studio dei principali problemi decisionali e relativi modelli nell'ambito della logistica e di proporre metodi per risolverli.
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Obiettivi formativi Obiettivi formativi
Capacità di analizzare, modellare e interpretare criticamente informazioni statistiche aziendali.
Conoscenza e capacità di comprensione.
Conoscenza delle tecniche statistiche per l’analisi e l’interpretazione dei dati in azienda.
Conoscenza delle principali fonti informativi di dati utili per studi aziendali.
Utilizzo dei principali modelli statistici per lo studio dei dati aziendali.
Capacità di analisi su dati reali con l’ausilio di software statistici.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Alla fine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare, studiare e analizzare problemi reali.
Autonomia di giudizio
Sviluppo di senso critico sia in termini di qualità dei dati che di implicazioni di tipo economico.
Abilità comunicativa.
Gli studenti acquisiscono un linguaggio tecnico-scientifico imparato attraverso lo sviluppo e la stima di modelli.
Capacità di apprendimento.
Metodo critico di analisi che potranno utilizzare per i successivi studi.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali
acquisire conoscenze di base sulla modellizzazione e risoluzione di problemi classici di fisica del continuo.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
al temine del corso lo studente conoscerà le equazioni fondamentali della fisica matematica (trasporto, onde, Laplace, calore), la loro derivazione da problemi fisici concreti e le tecniche classiche di risoluzione.
Applicare conoscenza e comprensione:
Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di risolvere l'equazione del trasporto e di Liouville, risolvere semplici problemi ai valori iniziali e al contorno per le equazioni delle onde e del calore e problemi al contorno per l'equazione di Laplace e Poisson, utilizzando le tecniche classiche della fisica matematica, quali funzioni di Green e metodo di Fourier.
Capacità critiche e di giudizio:
Gli studenti che abbiano superato l'esame saranno in grado di riconoscere un approccio di tipo fisico-matematico ai problemi, collegando le proprietà matematiche dei modelli basati sulle equazioni alle derivate parziali alla descrizione concreta dei problemi di fisica del continuo.
Capacità comunicative:
Gli studenti che abbiano superato l'esame avranno maturato la capacità di comunicare concetti, idee e metodologie della fisica matematica legata alla fisica del continuo.
Capacità di apprendimento:
le conoscenze acquisite permetteranno uno studio, individuale o
impartito in altri insegnamenti, relativo ad aspetti più specialistici dei metodi della fisica matematica.
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Obiettivi formativi Obiettivi formativi
L'obiettivo formativo principale del corso e' l'apprendimento dell'analisi del modello lineare nei suoi aspetti teorici, metodologici ed applicativi.
Gli studenti si devono impadronire del linguaggio e dei principi dell'analisi statistica in campo sperimentale.
Conoscenza e capacità di comprensione.
Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e sanno applicare i metodi di analisi del Modello lineare, nelle varie situazioni di tipo sperimentale, osservazionale e quasi sperimentale.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Al termine del corso gli studenti sono in grado individuare quali tipi di situazioni sono analizzabili con gli strumenti del modello lineare, e di formalizzarle in termini di modelli statistici parametrici.
Sono inoltre in grado di formulare in termini parametrici le domande sostantive relative alle diverse situazioni e di rispondere a tali domande con gli strumenti dell' analisi statistica.
Autonomia di giudizio.
Gli studenti sviluppano capacità critiche attraverso l’applicazione di metodologie inferenziali a un'ampia gamma di situazioni che possono essere rappresentate nell'ambito della famiglia dei modelli lineari.
Sviluppano inoltre il senso critico attraverso il procedimento di scelta, stima e validazione del modello statistico in diverse situazioni relative a dati reali.
Abilità comunicativa
Una particolare attenzione e' rivolta al linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato nella prova finale.
Capacità di apprendimento.
Gli studenti che superano l’esame hanno acquisito i fondamenti dei modelli parametrici che permettono di affrontare lo studio di modelli più complessi.
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